本硕博研究专用 其中常规PID和模糊PID是用仿真实现的，神经网络PID是用编程实现的。

这是一个关于卷积神经网络的基础入门学习PPT，适合初学者，已经汇报讲解者。

这是包含1000只猫（Cat）的数据集，均为图片格式（命名以.jpg结尾）

这是可以用于训练CNN或者RNN等人工智能网络结构的dog数据集。其中包含1000只dog的图片，命名均为.jpg结尾。

这是一个可以用于训练人工智能中的CNN或者RNN等卷积神经网络结构的数据集（熊猫数据集，均为照片格式，.jpg结尾）

卷积神经网络 表情和性别分类 CNN for Emotion and Gender Classification

针对模型未知的多机械臂系统,利用多个独立的RBF神经网络,对每个子机械臂系统进行逼近,基于图论原理定义了每个子系统之间的同步耦合关系,结合滑模控制方法设计出一种机械臂无模型自适应同步控制器。通过神经网络权值的不断在线迭代过程,随机械臂工作任务的变化可以实现对其动力学模型的实时逼近,摆脱了数学模型的限制,扩大了控制器的应用范围,在初始误差较大的情况下也可以保证对期望轨迹实现快速跟踪,并且系统在载荷发生改变等不确定的情况下依然能够实现同步,提高了控制器的鲁棒性。最后通过Lyapunov稳定性分析和Matlab仿真对所设计的同步控制器进行了验证。

基于RBF神经网络的回归分析的matab实现

输入人数、机动车数、公路面积、公路客运量、公路出货量指标对输出客运量和货运量进行预测

用于回归分析的具有完全连接层（多层感知器）的神经网络的基本实现。 目前它支持任意数量的层，所有层都具有相同的激活函数（'tanh'、'sigmoid' 或 'relu'）和 L2 正则化因子。 可以使用内部字典添加激活函数。 输出层的激活函数是线性的。