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介绍了应用最小二乘法对T-S结论参数进行粗略辨识，确定参数的大致范围，再应用遗传算法对前提参数和结论参数同时优化的参数辨识方法。对非线性函数进行逼近实验，给出了用MATLAB编程进行仿真的具体实现方法，结果证明该方法的可行性和有效性。

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第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章

实现Logistic Regression的开源代码，LBFGS应该是目前普遍被采用的一种方法，代码简洁，注释详细，不得不拥有！

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