BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.zip 自学案例 可以直接使用 已包含数据集 Matlab 深度学习 BP神经网络 神经网络 SVM 特征提取 分类 回归预测 粒子群算法 小波神经网络

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使用Rossler系统驱动Lorenz系统同步，使用扩散耦合，动态绘制同步结果，详见博客。 matlab代码注释清晰，书写工整。 文章见https://blog.csdn.net/weixin_45278115/article/details/120707435?spm=1001.2014.3001.5502

动手学Matlab BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合【完整代码 Matlab源码 第三期】 自己的Matlab课程设计，个人已测试，可正常使用。 动手学Matlab BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合【完整代码 Matlab源码第二期】

对应于这个输出，系统的相对度为1，这是因为 相应的零动态子系统（令 ）为 它是渐近稳定的。因此，根据定理5.2控制律 可使这个非线性系统局部渐近稳定。 局部渐进稳定

案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合.7z

针对一类未知的非线性系统,基于模糊逼近原理,进行了基于自适应模糊逻辑系统的跟踪控制器的设计,实现了该非线性系统对给定信号的跟踪.首先,通过对该非线性系统中未知函数的输入输出进行采样,根据采样数据信息设计出具有参数自适应功能的Mamdani型模糊逻辑系统.然后将设计好的自适应模糊逻辑系统引入到某些模糊控制器中,得到了模糊跟踪控制器.最后所给数值仿真算例说明了该方法的有效性.

matlab中his变换代码FROLSI鉴定 撰写人：Renato Naville Watanabe 用于执行离散非线性系统识别和分析的文件 编写该存储库中的文件以执行非线性系统的系统识别。 可以在中找到更新的版本。 所使用的方法是斯蒂芬·比林斯（Stephen Billings）及其小组开发的称为正交最小二乘正向回归（FROLS）的算法。 除了v2struct.m文件（用于处理来自Matlab的结构）外，所有文件都是由我Renato Naville Watanabe编写的。 如何使用档案 将所有文件下载到同一目录中。 该文件被写入到MATLAB:registered:平台上运行，所以如果你想在MATLAB:registered:运行它们，你将需要MATLAB:registered:软件的许可证。 要运行计算广义频率响应函数（GFRF）和非线性输出频率响应函数（NOFRF）的功能，您将需要MATLAB:registered:符号数学工具箱:trade_mark:的许可。 将所有文件下载到同一目录后，请运行FROLSTest.m文件以执行示例。 GNU八度 尽管所有的文件都写在MATLAB:registered:，他们在自由软件GNU八度同样出色的工作。 要在Octave中使用此存储库中的文件，您必须已安装符号包（）

《自动控制原理》实验课件：实验六 具有饱和限幅特性的非线性系统研究

《自动控制原理》实验课件：实验五 典型非线性环节及具有典型继电特性的非线性系统研究