【Simulink教程案例45】初识simulink中的神经网络/深度学习/强化学习模块和简单建模应用

最新推荐文章于 2025-02-25 14:57:20 发布
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分类专栏： ★教程3:Simulink入门60例 文章标签： 神经网络 BP simulink simulink入门案例 simulink教程
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本教程介绍了如何在Simulink中使用神经网络、深度学习和强化学习模块进行系统建模。讲解了输入层、隐藏层和输出层的构建，并通过BP神经网络为例展示了建模过程。同时提到了Simulink支持的多种神经网络结构和优化算法，以及深度强化学习智能体的创建。

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基于simulink的神经网络/深度学习建模学习总结
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
11-09 1118
欢迎订阅随着人工智能技术的飞速发展，神经网络和深度学习在各个领域得到了广泛应用。Simulink作为MATLAB的一个重要组件，为神经网络和深度学习的建模与仿真提供了强大的支持。基于Simulink的神经网络/深度学习建模的步骤，并通过一个具体案例进行分析。
【Simulink教程案例47】通过simulink实现基于深度学习网络的目标识别系统
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
09-26 583
目标识别技术是一种基于深度学习网络的技术，它的主要原理是通过对输入的图像或视频进行分析，自动识别出其中的感兴趣目标。它是人工智能的重要组成部分，在物体检测、目标跟踪、人脸识别、景物识别、文字识别等领域都有着广泛的应用。下面，我们将详细介绍基于深度学习网络的目标识别系统的原理和数学公式。首先，让我们考虑一个最简单的情况：识别图像中的单个物体。在这种情况下，我们可以使用深度学习网络中的卷积神经网络（CNN）来提取图像的特征。这些特征可以包括颜色、形状、纹理等，它们构成了物体的重要特征。
神经网络控制实例，有s模块源码及simulink搭建
12-04
有bp和rbf2种控制方法，亲自搭建
Simulink实现神经网络在线训练(附Matlab代码）
qq_52924033的博客
02-07 1万+
Matlab自带的神经网络工具包已封装好不便于调试中间参数，且Simulink的工具包也只能用于样本离线的在线训练。本次搭建了一个简单的基于Simulink的8层神经网络在线训练，可以通过示波器模块观察到ANN运行中每个参数的变化。通过改装模块也可以实现样本更新的神经网络在线训练。 仿真源文件可私信，欢迎批评指正。 一.BP神经网络回顾 BP神经网络模型结构包含Input Layer，Hidden Layer, Output layer。基本结构如图所示。构成每一个神经层的节点称为神经元，图中表示
利用现有的Simulink模型训练神经网络并验证
最新发布
weixin_51772020的博客
02-25 692
隐藏层有10个神经元，因为太少的神经元可能导致欠拟合，太多的神经元可能导致过拟合，所以5-20是合理的初始选择，可以根据实验结果进行调整。然后将训练好的神经网络再导入进simulink模型内，将两个输入信号输入训练好的神经网络内，比较神经网络的输出与原本的真实输出之间的误差。matlab function的输入接口连接输入A、输入B和输出C，输出接口接scope块进行观察，分别代表预测的输出以及预测输出和真实输出之间的误差。训练一个具有两个输入的神经网络，使其学习simulink的输入-输出关系。
【simulink】simulink中如何应用深度学习模块
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
10-06 1298
Simulink深度学习模块提供了一系列工具，使得在Simulink环境中可以方便地进行深度学习模型的训练、验证和部署。在模型训练完成后，可以使用Simulink深度学习模块提供的工具进行模型验证。模型导入与导出：Simulink深度学习模块支持将训练好的深度学习模型导入到Simulink中，并将Simulink模型导出为深度学习模型，方便在不同平台间进行模型迁移。Simulink深度学习模块提供了一系列工具，使得在Simulink环境中可以方便地进行深度学习模型的训练、验证和部署。
利用MATLAB-Simulink实现神经网络在线训练的模块+程序代码！
weixin_48747334的博客
12-03 3315
在MATLAB脚本中使用sim函数来执行Simulink模型的仿真，并通过输入端口将数据传递给神经网络。在每个迭代中，使用sim函数进行一次模型仿真，获取输出，并将这些输出用于更新神经网络的权重。在Simulink模型中选择神经网络块，然后打开块参数。在块参数中，配置神经网络的训练器和相关参数。在Matlab-Simulink中实现神经网络的在线训练通常需要结合Simulink模型和MATLAB脚本来完成。如果需要实时监控神经网络的训练过程，可以在Simulink中添加显示块，显示神经网络的性能指标。
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02-08 1万+
1.订阅本教程用户可以免费获得本博任意1个(包括所有免费专栏和付费专栏)博文对应代码；2.本Simulink课程的所有案例(部分理论知识点除外)均由博主编写而成，供有兴趣的朋友们自己订阅学习使用。未经本人允许，禁止任何形式的商业用途；3.本课程除了介绍常见的Simulink模块介绍之外，我们更侧重于各种实例的完整设计介绍。从通信，控制器，图像处理，语音处理，电力系统等诸多常用领域介绍了相关案例，如果对于某个较为复杂的案例，初学者无法正确复现，也可以私信博主获得完整Simulink模型文件。
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【运动学】基于matlab斜抛物体水平射程+竖直射高【含Matlab源码 979期】
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06-13 1804
斜抛物体水平射程+竖直射高 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【Simulink教程案例49】强化学习概述与simulink建模简介
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10-14 1048
强化学习(Reinforcement Learning，RL)是目前人工智能研究最多的领域之一，其通常被应用于解决各种决策方面的问题，因此通过RL可以获得不同控制环境状态下的最优控制决策。强化学习的主要功能可以描述为：当机器处在一个环境中，每个状态为机器对当前环境的感知；智能体(Agent)只能通过动作(Action)来影响环境(Environment)，当机器执行一个动作后，会使得环境按某种概率转移(transition probability)到另一个状态(State)；
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