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人工智能/神经网络  NLJ优化算法用于系统辨识程序

NLJ优化算法用于系统辨识程序，对于学习系统辨识与建模很有用

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书籍源码  在系统辨识中,NLJ的优化算法用于系统辨识

在系统辨识中,NLJ的优化算法用于系统辨识

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数学计算  采用NLJ随机搜索的方法辨识一个以状态方法表示的非线性系统。选其初值 a1(0) =50 , a2(0) =100 , a3(0) =100 , a4(0) =50 , a5(0) =10 , 选范围

采用NLJ随机搜索的方法辨识一个以状态方法表示的非线性系统。选其初值 a1(0) =50 , a2(0) =100 , a3(0) =100 , a4(0) =50 , a5(0) =10 , 选范围为 r(1)(i)=0.5 a(0)(i) , 取数据长度 L ＝40, t =0.005 , 性能指标 J＝。迭代计算结果得 a 的估计值 1=17.6043243, 1=17.5977, 2=72.9573, 3=51.3014, 4=22.9889, 5=5.99965, J ...

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数学计算  一个以状态方法表示的非线性系统,用其仿真模型,NLJ优化算法

一个以状态方法表示的非线性系统,用其仿真模型,NLJ优化算法

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人工智能/神经网络 NLJ优化算法用于系统辨识程序

书籍源码 在系统辨识中,NLJ的优化算法用于系统辨识

数学计算 采用NLJ随机搜索的方法辨识一个以状态方法表示的非线性系统。选其初值 a1(0) =50 , a2(0) =100 , a3(0) =100 , a4(0) =50 , a5(0) =10 , 选范围

数学计算 一个以状态方法表示的非线性系统,用其仿真模型,NLJ优化算法

书籍源码在系统辨识中,NLJ的优化算法用于系统辨识

数学计算采用NLJ随机搜索的方法辨识一个以状态方法表示的非线性系统。选其初值 a1(0) =50 , a2(0) =100 , a3(0) =100 , a4(0) =50 , a5(0) =10 , 选范围

数学计算一个以状态方法表示的非线性系统,用其仿真模型,NLJ优化算法