【RBF预测】基于粒子群算法优化RBF神经网络实现数据回归预测含Matlab源码
2022-06-03 15:25:31
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本文主要是对机械臂轨迹跟踪学习过程中的笔记，设计了一种基于RBF神经网络的滑模控制器对二自由度机械臂进行轨迹跟踪。其中，使用Lyapunov稳定性定理判断系统的稳定性和收敛性，然后通过MATLAB/Simulink仿真对所建立的模型进行验证。先对是否加入鲁棒项分别对机械臂的角度、速度和关节力矩进行跟踪对比，然后使用不同的滑模系数观察对系统的影响。仿真结果表明，加入鲁棒项后的控制器稳定速度更快，收敛效果更好；针对不同的滑模系数，滑模系数越小，收敛效果更好，稳定时间更快。但是滑模系数有一个临界值，而且，虽然滑模系数越小的效果更好，但是系统的响应时间也变得更慢。
2022-05-26 21:05:33
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该资源中有三个文件，均是径向基神经网络的最新实际应用，采用matlab编写，分别是：
1.基于聚类的RBF神经网络的设计算法
2.基于梯度法的RBF神经网络设计算法
3.基于最小二乘法的RBF神经网络算法
文件中有详细的注释与解释，可以为初学matlab或者神经网络特别是径向基神经网络的同学提供帮助。
2022-05-22 16:17:25
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使用BP神经网络、RBF神经网络以及PSO优化的RBF神经网络进行数据的预测+含代码操作演示视频
2022-05-19 22:06:48
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基于RBF神经网络的曲线拟合仿真,使用matlab2021a或者更高版本测试
2022-05-07 09:11:01
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为进一步提高神经网络模型的方向估计精度,提出利用特征矢量相角作为方向特征来构建模型。该方法首先通过协方差矩阵特征分解得到不易受噪声干扰的信号特征矢量;再对该矢量提取相角,信号的方向信息就包含在该相角中,以该相角作为输入矢量来训练模型。仿真结果证明了该方法具有抗噪能力强、模型估计精度高等特点,因此具有较高的工程应用价值。
2022-05-06 06:34:36
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