基于深度置信网络的多输入单输出回归预测（DBN）（Matlab完整程序和数据） 1.data为数据集，格式为excel，7个输入特征，1个输出特征； 2.MainDBN.m为主程序文件，运行即可，其他为函数文件，无需运行； 3.命令窗口输出R2、MAE和MBE； 4.运行版本为2018及以上

MATLAB实现DNN神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） DNN深度神经网络/全连接神经网络，数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现BP神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测数据，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现CNN卷积神经网络多输入多输出预测（完整源码和数据） 数据为多输入多输出预测，输入10个特征，输出3个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

利用一个4选1数据选择器和最少数量的与非门，设计一个符合输血一受血规则的4输入1输出电路。检测所设计电路的逻辑功能。 人类有四种基本血型——A、B、AB和O型。输血者与受血者的血型必须符合下述规划： O型血可以输给任意血型的人，但O血型的人只能接受O型血；AB型血只能输给AB血型的人，但AB血型的人能接受所有血型的血；A型的人，而A血型的人能接受A型血和O型血；B型血型血和O型血。 实现器件：74138 1片；7420 1片。 数据选择器是一种通用性很强的功能件，它的功能很容易得到扩展。使用数据选择器进行电路设计的方法是合理地选用地址变量，通过对函数的运算，确定各数据输入端的输入方程。借助于器件手册提供的功能表，弄清器件各引出端（特别是各控制输入端）的功能与作用，就能正确地使用这些器件。

【预测模型】基于粒子群算法优化BP神经网络实现预测多输入单输出matlab源码.zip

两输入三输出模糊控制器含规则表 非常非常实用方便简单快捷

MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

根据 钢坯规格、轧制节奏、装炉温度来确定预热段温度、加热段温度、均热段温度，采用MATLAB也可以转化C++。该项目参照《步进式加热炉优化设定控制方法的研究_机理模型和模糊模型》的58-70页，加以改进，添加装炉温度，使各段炉温设定更准确，更有说服力。 也可以用最小二乘法在给定数据的基础上用多元线性拟合各段炉温设定值，搭建离线模型 参照：https://download.csdn.net/download/weixin_37928884/85149591

高斯白噪声matlab代码DIPCA-EIV 此仓库包含动态迭代PCA的实现，该PCA提议用于识别输入和输出测量值因高斯白噪声而损坏的系统。 随时检查来自DIPCA算法的其他一些紧密相关和最新的著作。 请参阅demo_dipca.m，readme.txt文件以了解有关dipca函数的用法。 您也可以键入以下命令来获取Matlab中的文档： doc dipca_ref 帮助dipca_ref 该算法能够从嘈杂的数据中估算出以下内容： 输入输出命令和传递函数的延迟 输入输出噪声方差 差分方程的系数 如果您正在使用此代码，请引用以下论文： Identification of Linear Dynamic Systems using Dynamic Iterative Principal Component Analysis ，Deepak Maurya，Arun K.Tangirala，Shankar Narasimhan，2016，IFAC-PapersOnLine，49（7），第1014-19页。 Identification of Errors-in-Variables models