完整的PDF版　第1章绪论　　1.1从生物神经网络到人工神经网络　　1.2人工神经网络的发展史　　1.3人工神经网络的应用　　1.4生物神经元　　1.5人工神经元模型　　1.6神经网络的结构　　1.7神经网络的特点　　1.8神经网络的学习方式　　第2章MATLAB神经网络工具箱中的神经网络模型　　2.1MATLAB工具箱的神经元模型　　2.2MATLAB工具箱中的神经网络结构　　2.3MATLAB神经网络工具箱中的网络对象及其属性　　2.3.1网络对象属性　　2.3.2子对象属性　　第3章感知器　　3.1感知器神经元及感知器神经网络模型　　3.2感知器的学习　　3.3感知器的局限性　　3.4单层感知器神经网络的MATLAB仿真程序设计　　3.5多层感知器神经网络及其MATLAB仿真　　3.6感知器应用于线性分类问题的进一步讨论　　第4章线性神经网络　　4.1线性神经网络模型　　4.2线性神经网络的学习　　4.3线性神经网络的MATLAB仿真程序设计　　4.3.1线性神经网络设计的基本方法　　4.3.2线性神经网络的设计例程　　第5章BP网络　　5.1BP神经元及BP网络模型　　5.2BP网络的学习　　5.2.1BP网络学习算法　　5.2.2BP网络学习算法的比较　　5.3BP网络泛化能力的提高　　5.4BP网络的局限性　　5.5BP网络的MATLAB仿真程序设计　　5.5.1BP网络设计的基本方法　　5.5.2BP网络应用实例　　第6章径向基网络　　6.1径向基网络模型　　6.2径向基网络的创建与学习过程　　6.3其他径向基神经网络　　6.4径向基网络的MATLAB仿真程序设计　　第7章竞争型神经网络　　7.1竞争型神经网络模型　　7.2竞争型神经网络的学习　　7.3竞争型神经网络存在的问题　　7.4竞争型神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第8章自组织神经网络　　8.1自组织特征映射神经网络模型　　8.2自组织特征映射神经网络的学习　　8.3学习向量量化神经网络模型　　8.4学习向量量化神经网络的学习　　8.5LVQ1学习算法的改进　　8.6LVQ神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第9章反馈型神经网络　　9.1Elman神经网络　　9.2Hopfield神经网络　　9.3反馈神经网络的MATLAB仿真程序设计　　第10章图形用户界面　　10.1图形用户界面简介　　10.2图形用户界面应用示例　　10.3图形用户界面的其他操作　　第11章Simulink　　11.1Simulink神经网络仿真模型库简介　　11.2Simulink应用示例　　第12章自定义网络　　12.1自定义神经网络　　12.1.1自定义神经网络的创建　　12.1.2自定义神经网络的初始化、训练与仿真　　12.2自定义函数　　附录A神经网络工具箱函数　　参考文献

Izhikevich模型的仿真程序，运行实现神经元放电波形和放电分布散点图，matlab可编辑文件，既包含单个神经元也包含网络

思维导图就是这样一个模拟“神经元”的思维工具，将具象思维和抽象思维结合起来的思维痕迹，通过图像、线条和文字描绘成图，使得左右脑同时运作并进行发散性思考，从而激发出更多的灵感和爆发点。

PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

递归神经网络（RNN）是两种人工神经网络的总称。
一种是时间递归神经网络（recurrentneuralnetwork），又名循环神经网络，另一种是结构递归神经网络（recursiveneuralnetwork）。
时间递归神经网络的神经元间连接构成矩阵，而结构递归神经网络利用相似的神经网络结构递归构造更为复杂的深度网络。
RNN一般指代时间递归神经网络。
单纯递归神经网络因为无法处理随着递归，权重指数级爆炸或消失的问题（Vanishinggradientproblem），难以捕捉长期时间关联；
而结合不同的LSTM可以很好解决这个问题。

Excel格式的《国际疾病分类第十一次修订本（ICD-11）》，一共有32000多条数据。
格式如下：2A00.0 脑胶质瘤 否2A00.00 脑胶质母细胞瘤 是2A00.0Y 其他特指的脑神经胶质瘤 是2A00.0Z 脑神经胶质瘤，未特指的 是2A00.1 脑胚胎性肿瘤 否2A00.10 脑髓母细胞瘤 是2A00.11 中枢性原始神经外胚层肿瘤 是2A00.1Y 其他特指的脑胚胎性肿瘤 是2A00.1Z 脑胚胎性肿瘤，未特指的 是2A00.2 脑神经上皮组织肿瘤 否2A00.20 松果体瘤或松果体区肿瘤 是2A00.21 混合性神经元-胶质细胞肿瘤 是

以获胜神经元为中心设定一个邻域半径,该半径圈定的范围称为优胜邻域。

目录前言第1章数字PID控制………………………………………………………………(1)1.1PID控制原理……………………………………………………………………(1)1.2连续系统的模拟PID仿真…………………………………………………………(2)1.3数字PID控制……………………………………………………………………(3)1.3.1位置式PID控制算法……………………………………………………………(3)1.3.2连续系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(4)1.3.3离散系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(8)1.3.4增量式PID控制算法及仿真…………………………………………………(14)1.3.5积分分离PID控制算法及仿真…………………………………………………(16)1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真………………………………………………(20)1.3.7Ｔ型积分PID控制算法………………………………………………………(24)1.3.8变速积分PID算法及仿真……………………………………………………(24)1.3.9带滤波器的PID控制仿真……………………………………………………(28)1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真……………………………………………(33)1.3.11微分先行PID控制算法及仿真………………………………………………(37)1.3.12带死区的PID控制算法及仿真………………………………………………(42)1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真………………………………………(45)1.3.14步进式PID控制算法及仿真…………………………………………………(49)第2章常用的数字PID控制系统………………………………………………(53)2.1单回路PID控制系统……………………………………………………………(53)2.2串级PID控制……………………………………………………………………(53)2.2.1串级PID控制原理……………………………………………………………(53)2.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(54)2.3纯滞后系统的大林控制算法……………………………………………………(57)2.3.1大林控制算法原理……………………………………………………………(57)2.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(57)2.4纯滞后系统的Smith控制算法…………………………………………………(59)2.4.1连续Smith预估控制…………………………………………………………(59)2.4.2仿真程序及分析………………………………………………………………(61)2.4.3数字Smith预估控制…………………………………………………………(63)2.4.4仿真程序及分析………………………………………………………………(64)第3章专家PID控制和模糊PID控制…………………………………………(68)3．1专家PID控制…………………………………………………………………(68)3.1.1专家PID控制原理……………………………………………………………(68)3.1.2仿真程序及分析………………………………………………………………(69)3.2模糊自适应整定PID控制………………………………………………………(72)3.2.1模糊自适应整定PID控制原理………………………………………………(72)3.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(76)3.3模糊免疫PID控制算法…………………………………………………………(87)3.3.1模糊免疫PID控制算法原理…………………………………………………(88)3.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(89)第4章神经PID控制……………………………………………………………(94)4.1基于单神经元网络的PID智能控制………………………………………………(94)4.2基于BP神经网络整定的PID控制………………………………………………(103)4.3基于RBF神经网络整定的PID控制……………………………………………

关于一类神经元的化学突触耦合，研究两个神经元的簇放电同步

（1）PID控制算法简介；
（2）基于单神经元网络PID控制器；
（3）基于BP神经网络PID控制器；
（4）基于RBF神经网络系统辨识的PID控制器资源内容包括：PPT文档和MATLAB仿真程序

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。