系统标识

NNSYSID工具箱-一个用于神经网络系统辨识的MATLAB工具箱。用于系统识别的NNSYSID工具集已作为MATLAB®的附加组件开发。NNSYSID工具箱被设计用来辅助非线性动态系统的辨识。它包含了许多基于神经网络的非线性模型结构、有效的训练算法和用于模型验证和模型结构选择的工具。本文概述了NNSYSID的设计,并用实例说明了其特点。


zbMATH中的参考文献(参考

显示第1到第10个结果,共10个。
按年份排序(引用)

  1. Bueno Crespo,Andrés;García-Laencina,Pedro J.;Sancho-Gómez,José-Luis:基于极限学习机器的神经架构设计(2013)ioport公司
  2. Hametner,Christoph;Jakubek,Stefan:在线发动机建模的本地模型网络识别(2013)ioport公司
  3. Selimefendigil,F.;Föller,S.;Polifke,W.:脉动横流中圆柱非稳态传热的非线性识别(2012)
  4. Gorissen,Dirk;Couckuyt,Ivo;Laermans,Eric;Dhaene,Tom:基于Pareto的主动学习多输出元建模(2009)
  5. Messai,Nadhir;Riera,Bernard;Zayton,Janan:用前馈神经网络识别一类混合动态系统:关于全局模型的有效性(2008)
  6. Kotta,Ü;Chowdhury,F.N.;Nõmm,S.:基于神经网络的输入-输出模型在经典状态空间形式下的可实现性(2006)
  7. Becerra,Victor M.;Galvão,Roberto K.H.;Abou Seada,Magda:财务困境分类的神经和小波网络模型(2005)ioport公司
  8. Corani,Giorgio:修剪在实时洪水预报神经网络设计中的应用(2005)ioport公司
  9. Sadjadian,H.;Taghirad,H.D.:计算冗余并联机器人正向运动学的不同方法比较(2005)ioport公司
  10. 吴志巧;Harris,Chris J.:用于未知非线性系统建模和状态估计的神经模糊网络结构(1997)