北京科技大学：《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源（研究实验）模糊神经网络与模糊控制的算法研究

 Hopfield NN  DHNN  CHNN  HNN求解TSP  算法改进  算法混合  其它神经网络

内容安排 一、内容回顾 二、BP网络 三、网络设计 四、改进BP网络 五、内容小结

北京科技大学：《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源（研究实验）单神经网络在控制系统中的应用

北京科技大学：《人工神经网络原理与应用 Artificial Neural Networks》课程教学资源（研究实验）模糊神经网络与模糊控制的算法研究报告

《人工神经网络应用及原理》PPT教学课件_第02讲 Matlab与神经网络工具箱

1、 智能控制的产生和基本特征 2、基于神经网络的系统辨识 3、基于神经网络的系统辨识示例 4、基于神经网络的系统控制 5、基于神经网络的系统控制示例

11.1 模糊神经网络理论概述 11.2 模糊系统简介 11.3 RBF网络及其与模糊系统的功能等价 11.4 模糊神经元的一般构造方法 11.5 模糊神经网络 11.6 标准模糊神经控制器结构 11.7 模糊RBF型神经控制器结构

 概述  Elman神经网络结构  Elman神经网络学习算法  Elman网络的MATLAB实现

为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性