基于RBF神经网络的自适应控制器simulink建模与仿真
1.程序功能描述 在simulink中，使用S函数编写基于RBF神经网络的自适应控制器，然后实现基于RBF神经网络的自适应控制器的控制仿真。 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022a版本运行 3.核心程序 ```function sys=mdlDerivatives(t,x,u)global node c byd=sin(t);dyd=cos(t);ddyd=-sin...
基于PSO粒子群算法优化RBF网络的数据预测matlab仿真
1.算法描述 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点。任意满足上述特性的函数，都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离（欧式径向基函数）。最常用的径向基函数是高斯核函数。RBF神经网络只有三层，即输入层、隐藏层、输出层。RBF网络的基本思想是：用RBF作.....
m基于RBF神经网络和BP神经网络的信道估计误码率matlab仿真
1.算法描述 在无线通信系统中，从发射端发射的信号，经过直射、反射、散射等路径到达接收端。在ofdm系统中，为了获取更好的性能，需要进行信道估计获取信道的状态信息。ofdm技术虽然可以通过添加循环前缀的方式抑制多径效应产生的符号间干扰，但是却对高速移动产生的多普勒效应极其敏感。典型的信道估计方法包括最小二乘法和最小均方误差法，然而在系统发射端和接收端的相对移动速度较快时，这两种方法性能受限...
m基于RBF神经网络的数据预测matlab仿真,测试数据分别采用趋势型数据，周期型数据以及混乱型数据
1.算法描述 1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（RBF)方法。径向基函数是一个取值仅仅依赖于离原点距离的实值函数，也可以是到任意一点c的距离，c点称为中心点。任意满足上述特性的函数，都可以叫做径向基函数。一般使用欧氏距离计算距离中心点的距离（欧式径向基函数）。最常用的径向基函数是高斯核函数。RBF神经网络只有三层，即输入层、隐藏层、输出层。 用RBF作为隐藏层单元的激活...
m基于改进PSO粒子群优化的RBF神经网络解耦控制算法matlab仿真
1.算法描述 智能控制的思想最早来自傅京孙教授[，他通过人机控制器和机器人方面的研究，首先把人工智能的自觉推理方法用于学习控制系统，将智能控制概括为自动控制和人工智能的结合。他认为低层次控制中用常规的基本控制器，而高层次的智能决策应该具有拟人化功能。J．M．Mendel教授进一步在空间飞行器的学习控制中应用了人工智能技术，并提出了人工智能的概念。1976年，Leondes和Mendel首次...
基于Simulink的RBF神经网络的LMS自适应滤波器设计仿真
1.算法描述 LMS(Least Mean Square), 由 Widrow 和 Hoff 于1960年提出，也称Δ规则。该算法与感知器网络的学习算法在权值调整上都基于纠错学习规则，但 LMS 更易实现，因此得到广泛应用，成为自适应滤波的标准算法。 LMS滤波器是一类能够“学习”未知传递函数的自适应滤波器。 LMS 滤波器使用一种梯度下降法，其中滤波器系数根据瞬时误差信号更新。自适应滤...
m基于rbf神经网络和遗传算法优化的MIMO-OFDM系统信道估计算法matlab仿真
1.算法描述 MIMO-OFDM的信道估计：时，频，空三个域都要考虑，尤其是在空域，不同天线发射的导频序列需要相互正交，否则在接收端无法区分各个导频，造成导频污染，就无法正确地估计信道。正交的方法有很多，可以是时间上错开，在某个时间只允许某个天线发送。也可以在频率上错开。还可以让导频信号本身就是正交的（例如Alamouti coding）。如下图所示： 算法上的区别我不是很清楚了，不...
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