说明：该程序是基于BP网络的PID控制系统。系统由两部分构成：经典的PID控制器和神经网络。

PID-CONTROL bp_pid BP神经网络-PID PID控制器程序 bp的pid

说明：LSTM作为经典的回归神经网络类型，可以用于实现时序数据的预测。

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说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：设计Hopfield网络 对Hopfield网络进行仿真-Design of Hopfield network Hopfield network emulation

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说明：改进的单神经元自适应pid控制，权系数的在线修正不完全是根据神经网络学习原理，而是参考实际经验制定。

单神经元 自适应pid控制

说明：一种基于BP算法学习的小波神经网络，网络隐层采用框架小波函数、输出层采用Sigmoid 激励函数， 并选用“熵误差函数”以加速网络的学习速度。

熵误差函数 BP网络 激励函数 小波熵 BP-激励函数

说明：深度信念网络，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。

深度信念网络 swimming6po DBN分类 深度学习分类 深度神经网络

说明：这是一个径向基函数神经网络，通过RBF网络的学习算法来逼近一个二维函数，并利用LMS算法来进行权值调整。

RBF--权值-LMS 径向基函数 RBF-学习算法 RBF网络-LMS算法 RBF

说明：RBF实现神经网络预测程序，压缩包，不用解压缩密码！

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说明：应用径向基神经网络作预测的matlab程序

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