说明：利用网络实现函数逼近使用的主要函数如下：NEWRB——设计径向基函数神经网络SIM——对径向基函数网络进行仿真
径向基网络 newrb 径向 NEW 径向基函数
说明：有脉冲干扰 下的柔性机械臂的模糊控制方法。采用神经网络训练出来的T—S模糊控制器，控制效果不错。只有仿真模块，没有文字说明。
T-S控制 T-S模糊控制 T-S-FUZZY 机械臂控制器 柔性机械臂臂
说明：RBF网络用于函数逼近的一个程序！内部包含几个关于RBF网络的几个算法。
RBF网络程序 RBFFunction wavelet-network RBF-函数逼近 rbf-函数-逼近
说明：采用动量梯度下降算法训练 BP 神经网络预测的一个实例分析。
bp网络预测 动量神经网络 梯度下降预测 预测-BP 梯度下降
说明：BP算法实现异或问题，采用S型函数的前向多层神经网络及其逆推学习算法
Backstepping-Neural matlab-bp-神经网络 bp-异或问题 异或问题 神经网络-matlab
说明：正弦函数拟合，各种BP神经网络算法的应用。
BP-拟合 正弦拟合 正弦函数拟合 神经网络-应用 函数拟合-matlab
说明：该代码实现了一中具有补偿的模糊神经网络结构，通过对一个函数的仿真，可以看出，该结构相应快速，输出稳定
模糊 模糊神经 模糊神经网络 fuzzy 补偿模糊神经
说明：数字识别的matlab仿真，通过图像裁剪，再有神经网络训练，可以达到很好的效果
MATLAB图像裁剪 数字识别 数字-识别 数字识别-神经网络 图像裁剪
说明：用matlab编写的实现RBF手写的数字识别程序，
手写识别 手写数字识别 RBF-识别 RBF识别数字 RBF-matlab
说明：编写改进的差分进化算法，并对神经网络进行优化
差分进化改进 改进-神经网络 DE-差分进化 差分进化-优化 改进优化算法
