1. 使用MATLAB和Simulink進行系統辨識與驗證培訓
   使用MATLAB和Simulink進行系統辨識與驗證培訓
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   課程目標：
   通過學習和實踐操作，使學員掌握Matlab軟件基礎數據類型和文件操作方法。重點學習神經網絡理論和Matlab神經網絡工具箱的使用。使學員熟練掌握應用Matlab軟件系統辨識過程中的數據預處理、問題建模、模型訓練、模型測試、模型選擇、模型導出等主要環節。
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   課程大綱：
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   主題
   內容
   Matlab軟件基礎回顧與
   工具包介紹
   Matlab基本數據類型
   文件路徑及顯示管理
   函數創建及常用矩陣函數
   Matlab繪圖基礎
   Matlab工具包介紹
   系統辨識目標深入交流，和技術人員深入了解數據采集系統，以及使用神經網絡的總體思路
   神經網絡基礎
   前向型神經網絡
   神經網絡工作原理
   感知器網絡
   線性神經網路
   BP（反向傳播）神經網絡算法
   神經網絡工具箱基礎
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   局部型神經網絡
   Matlab神經網絡工具箱基礎
   BP神經網絡相關matlab函數及應用實例
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   RBF（徑向基函數）神經網絡、相關matlab函數及應用實例
   概率神經網絡、相關matlab函數及應用實例
   CMAC網絡、相關matlab函數及應用實例
   反饋型神經網絡
   Hopfield神經網絡、相關matlab函數及應用實例
   Elman神經網絡、相關matlab函數及應用實例
   自組織神經網絡
   競爭神經網絡、相關matlab函數及應用實例
   自組織特征映射神經網絡、相關matlab函數及應用實例
   基于GUI的神經網絡工具
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   深度神經網絡簡介
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   支持向量機
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   生產現場情況分析與探討
   神經網絡工具nntool
   神經網絡分類工具nctool
   神經網絡擬合工具nftool
   神經網路模式識別工具nprtool
   神經網絡時間序列ntstool
   nntraintool與view
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   支持向量機、相關matlab函數及應用實例
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   與技術人員交流，探討神經網絡在線學習的實施
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