퍼지 파장 신경망(FWNN)은 비선형 시스템의 식별에 있어 유망한 전략임이 입증되었다. 네트워크는 전지구적 특성과 국지적 특성을 모두 고려하고, 감각 데이터에 존재하는 부정확성을 다루며, 원하는 정밀도를 이끌어 낸다. 본 논문에서는 특히 실제 적용 시 동적 비선형 선형 시스템을 식별하기 위해 "FJWNN"(Fuzzy Jump Wavelet Neural Network)을 지명하는 새로운 FWNN 모델을 제안했다. MATLAB & SIMULINK 프로그램을 사용 하였다.

제 1편 : MATLAB 기본편
1. MATLAB 기본사용편 003
1.1 MATLAB 시작하기 003
명령창(command Window)에서의 입력 005
도움말(Help)의 이용 007
1.2 입력 오류의 수정 008
계산의 중지 009
MATLAB 종료하기 009
1.3 연산과 변수의 할당 009
연산자 우선순위 011
내장함수 012
1.4 데이터의 표현 013
1.5 변수의 처리 015
변수 이름 015
clear 명령어 016
특수변수와 정수 017
whos 명령어 017
1.6 벡터와 행렬 018
벡터 018
행렬 023
스크린 출력과 억제 024
1.7 랜덤(Random)수와 복소수 025
랜덤 수 025
복소수 027
1.8 기호를 이용한 연산 028
기호식에서의 치환 029
1.9 코드 파일 030
스크립트 코드 파일 030
코멘트의 추가 032
함수 코드 파일 033
사용자 정의함수 036
1.10 간단한 그래프의 생성 037
ezplot을 이용한 그래프 037
plot을 이용한 그래프 039
3차원 그래프 042
1.11 MATLAB과 엑셀(Excel)의 접속 043
엑셀 데이터 불러오기 043
데이터 가져오기 옵션 046
스크립트 생성 옵션 049
함수 생성 옵션 049
생성된 데이터를 엑셀파일로 저장하기 050

제 2편 : 연구논문
Fuzzy jump wavelet neural network based on rule induction for dynamic nonlinear system identification with real data applications

1. Introduction 52
2. Materials and methods 54
3. The real dataset 55
4. The proposed fuzzy jump neural network model 56
5. Performance metrics 59
6. Results and discussion 61
7. Conclusion 73
8. References 74