matlab神经网络逼近函数不确定性，simulink中实现，可用于实现非线性控制中的未知函数逼近问题。

粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优 matlab程序

采用Armijo线搜索的牛顿法求解多元非线性函数结果matlab代码

基于Armijo搜索步长BFGS法求解多元非线性函数的最优值

Armijo线搜索的FR法求解非线性函数结果

为了设计性能优越的多涡卷超混沌系统,采用理论分析和数值仿真方法,通过设计一个连续的非线性函数,得到了6阶超混沌系统的单方向与网格多涡卷吸引子模型。通过吸引子相图、Lyapunov指数谱、分岔图、Poincaré截面和复杂度等,分析了多涡卷超混沌系统的动力学特性。研究结果表明:多涡卷超混沌吸引子具有丰富的动力学特性,仿真结果与理论分析结果一致,表明了多涡卷超混沌系统设计方法的有效性和设计模型的正确性。

MATLAB中用BP神经网络拟合函数f = exp(-1.9*(u+ 0.5))*sin(10*u)

在这个模拟中，一种称为“极值寻找控制 (ESC)”的新 MPPT 方法被用于寻找光伏系统的峰值功率点。 根据各种研究人员的说法，与 P&O 或 IC 等其他 MPPT 算法相比，经过良好调整的 ESC 具有更好的效率。 有关 ESC 操作的更多信息，请查看1- H. 马利克； S. 达德拉斯； Y. Chen，“分数阶极值寻求控制的性能分析”，ISA Transactions，第 16 卷，doi：10.1016/j.isatra.2016.02.024。 2- H. 马利克； Y. Chen, "Fractional Order Extremum Seeking Control; Performance and Stability Analysis", IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, doi: 10.1109/TMECH.2016.2517

粒子群算法的寻优算法非线性函数极值寻优

本代码主要利用MATLAB工具实现MATLAB——求解无约束非线性函数的最小值，简单明了，易于理解