详细介绍了风电功率预测现状，并详尽介绍了风电功率预测的方法，及其原理和建模方法，推荐！

为满足复杂环境下目标敌我属性识别能力,提出了一种基于模糊神经网络(FNN :Fuzzy Neural Net- works)和证据理论的新敌我识别方法。该方法利用模糊神经网络和证据理论信息的处理能力,将敌我识别器(IFF :Identification Friend-or-Foe)、电子支援措施(ESM :Electronic Warfare Support Measure)、雷达及红外获取的信息融合,进行敌我识别。仿真结果表明,该方法的识别能力明显优于单一模糊神经网络分类器,识别率达0.994,同时具有

循环神经网络 神经网络的实现

生成对抗神经网络matlab代码犯罪现场调查谋杀案 描述 利用来自 Wi-Fi 信号的信道状态信息 (CSI) 的无设备被动定位正在Swift成为现实。 虽然此功能将启用新的应用程序和服务，但它也引发了对公民隐私的担忧。 在这项工作中，我们针对此类基于 CSI 的定位方法之一提出了一种精心设计的混淆技术。 特别是，我们通过利用不可逆的随机序列来修改传输的 I/Q 样本。 发射机处的 I/Q 符号操作会在保留通信的同时扭曲 CSI 中的位置特定信息，因此攻击者无法再获得有关用户位置的信息。 我们针对基于神经网络 (NN) 的定位系统测试了该技术，并表明 CSI 的随机化使得不需要的定位实际上不可行。 定位系统和随机化 CSI 管理都是在真实设备中实现的。 我们实验室获得的实验结果表明，所考虑的定位方法（首先在一篇硕士论文中提出）无论环境如何都能顺利运行，并且向 CSI 添加随机信息会扰乱定位，从而为社区提供了一个系统同时具有位置隐私和通信性能。 存储库中包含的内容 使用 Matlab WLAN 工具箱生成 WiFi 帧并使用 SDR 平台传输它们。 每个帧的 CSI 可以随意人为更改，以

基于径向基神经网络（RBFNN）的数据预测模型（Python实现），压缩包中源码RBFNN.py为模型的训练过程，训练结束后会保存训练好的的模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括各种误差指标，.npy文件为训练后生成的中心点、宽度向量等参数，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集。

使用Python实现广义回归神经网络（GRNN）用于数据预测，压缩包中源码GRNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，同时对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为保存预测的值及预测误差值。

基于神经网络MIMO非仿射系统自适应输出反馈控制，赵品，，针对一类多输入多输出（MIMO）非仿射非线性系统，设计了一种基于神经网络的自适应输出反馈控制方案，使得输出信号能够跟踪给定光��

径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

装载机压力传感器的输出信号是包含强振动、噪声的非线性信号，而装载机动态称重系统的测量精度与压力传感器的信号之间有极其密切的关系，采用经验模态分解对压力传感器的信号进行预处理，提取其有用称重信号，采用BP神经网络算法对称重信号与重物重量之间的非线性关系进行拟合，同时使用遗传算法加快收敛速度，得到适合的非线性测重数学模型，仿真和实验参数计算表明，该处理方法在装载机动态称重系统中的应用是有效的。

基于脉冲耦合神经网络，提出了一种有效的椒盐噪声图像滤波算法。首先利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声，并给出了神经元参数的估计方法。然后考虑到噪声点应和最近的非噪声点最相似，提出了一种扩展窗口中值滤波算法对噪声点进行滤波。仿真表明，本文提出的方法对不同强度的噪声图像均体现了优异的滤波性能，和相关的中值滤波算法相比也体现了相当明显的优势。