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测试测量 基于支持向量机(SVM)的工业过程辨识
将支持向量机应用到典型的时变、非线性工业过程—— 连续搅拌反应釜的辨识中, 并与BP 神经网络建模相比较, 仿真结果表明了支持向量机的有效性与优越性. 支持向量机以其出色的学习能力为工业过程的辨识提出了一种新的途径.
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人工智能/神经网络 基于神经网络的辨识工具箱 (527KB)
基于神经网络的辨识工具箱 (527KB)
书籍源码 系统辨识及其MATLAB仿真 2
系统辨识及其MATLAB仿真 2,3,6章原码
人工智能/神经网络 本多功能自控系统软实验平台包括经典控制理论、现代控制理论、系统辨识、最优控制、智能控制等的软实验内容
本多功能自控系统软实验平台包括经典控制理论、现代控制理论、系统辨识、最优控制、智能控制等的软实验内容,其功能接近和部分超过了Matlab的自动控制工具箱,其人性化的中文界面,让使用者能轻松完成各种控制系统实验,是学习控制理论、设计控制系统的有力工具。 ...
matlab例程 matlab在系统辨识中的应用此处为M序列产生的源代码及运行后结果(包括图像)
matlab在系统辨识中的应用此处为M序列产生的源代码及运行后结果(包括图像)
matlab例程 matlab在系统辨识中的应用此处为白噪声产生的源代码及运行后结果(包括图像)
matlab在系统辨识中的应用此处为白噪声产生的源代码及运行后结果(包括图像)