为什么神经网络能实现非线性自回归神经网络分类

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-07-18 08:14 标签： 神经网络分类器
如何实现 y(k+1)=Q*y(k)*sin(y(k))+[R+1.5*y(k)*u(k)/(1+y(k)^2*u(k))]*u(k);非线性函数用BP神经网络建模_百度知道
如何实现 y(k+1)=Q*y(k)*sin(y(k))+[R+1.5*y(k)*u(k)/(1+y(k)^2*u(k))]*u(k);非线性函数用BP神经网络建模
[1;}; xlabel(&#39,10;非线性函数用BP神经网络建模求高手指点怎么在Matlab中编程for k=1.5*y(k)*u(k)/ net=newff(minmax(u); title(');;(1+y(k)^2*u(k))]*u(k),&#39.5;,1];purelin'非线性函数'),'); R=1,y(k));(1+y(k)^2*u(k))]*u(k);); ylabel(' y(1)=1y(k+1)=Q*y(k)*sin(y(k))+[R+1;tansig'u'y(k)' y(k+1)=Q*y(k)*sin(y(k))+[R+1,' Q=0; plot(u;traingdm&#39.5*y(k)*u(k)/tansig&#39,{&#39:100 u(k)=2*k
提问者采纳
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出门在外也不愁非线性系统的神经网络自学习控制--《1997中国控制与决策学术年会论文集》1997年
非线性系统的神经网络自学习控制
【摘要】：提出了一种对非线性系统的神经网络自学习控制方法。基于逆动力学控制的思想,构造了神经网络结构一致的控制器和辨识器,辨识器采用多层前向网络结构和广义 Delta 学习规则算法实现了对系统逆动力学模型的动态辨识,并通过在线动态传递权值给神经网络控制器的方法实现了神经网络辨识器和神经网络控制器的有机结合,从而使整个控制系统具有很强的自适应和自学习能力．这种控制方案可适用于不含滞后环节和包含滞后环节的非线性系统,仿真结果证明了它的有效性。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP183【正文快照】：
1引言 传统控制理论缺乏对输入输出关系呈高度非线性的复杂系统的有效控制手段.尽管自适 应控制在线性时不变系统中的应用取得了长足的进步，然而对于非线性系统，特别是一类未知 动力学模型的高度非线性复杂系统还缺乏有效控制手段.原因在于非线性系统翰入枪出关系 的高度非
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