利用一個(gè)單隱層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近一個(gè)函數(shù)，在改程序中有21組數(shù)據(jù)。該網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)均為一。
資源簡(jiǎn)介：利用一個(gè)單隱層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)逼近一個(gè)函數(shù)，在改程序中有21組數(shù)據(jù)。該網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)均為一。
上傳時(shí)間： 2017-08-31
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資源簡(jiǎn)介：此程序用于測(cè)試神經(jīng)元的庫(kù)函數(shù) // 它展示了怎樣用這個(gè)庫(kù)所生成的多層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)求解宇稱問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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資源簡(jiǎn)介：它展示了怎樣用這個(gè)庫(kù)所生成的三層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)求解那個(gè)臭名昭著的XOR問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2015-02-21
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資源簡(jiǎn)介：單隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用標(biāo)準(zhǔn)梯度下降法進(jìn)行訓(xùn)練
上傳時(shí)間： 2015-06-02
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資源簡(jiǎn)介：用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近。BP網(wǎng)絡(luò)通常有一個(gè)或多個(gè)隱層，隱層中的神經(jīng)元均采用sigmoid型變換函數(shù)，輸出層的神經(jīng)元采用純線性變換函數(shù)。本例應(yīng)用一個(gè)兩層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成函數(shù)逼近的任務(wù)，其中隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是5。
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：頂?shù)弥?/p>
資源簡(jiǎn)介：用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近 P網(wǎng)絡(luò)通常有一個(gè)或多個(gè)隱層，隱層中的神經(jīng)元均采用sigmoid型變換函數(shù)，輸出層的神經(jīng)元采用純線性變換函數(shù)。本例應(yīng)用一個(gè)兩層BP網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成函數(shù)逼近的任務(wù)，其中隱層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是5。
上傳時(shí)間： 2014-11-28
上傳用戶：woshini123456
資源簡(jiǎn)介：用三層BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)一個(gè)單輸入單輸出函數(shù)的逼近，文件中一個(gè)CPP文件和一個(gè)WORD文件，其中word文檔中有對(duì)算法理論，算法設(shè)計(jì)，程序結(jié)果及改進(jìn)方法試驗(yàn)的詳細(xì)說(shuō)明
上傳時(shí)間： 2015-04-21
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資源簡(jiǎn)介：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有單隱層的三層前饋網(wǎng)絡(luò)，輸入層、隱含層和輸出層。本代碼主要用來(lái)建立一個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用進(jìn)行訓(xùn)練。
上傳時(shí)間： 2014-01-18
上傳用戶：3到15
資源簡(jiǎn)介：如何用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)三層BP網(wǎng)絡(luò)。仿真出一個(gè)3層的BP網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-03
上傳用戶：youth25
資源簡(jiǎn)介：嚴(yán)格按照BP網(wǎng)絡(luò)計(jì)算公式來(lái)設(shè)計(jì)的一個(gè)matlab程序,對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2016-06-30
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資源簡(jiǎn)介：程序?qū)崿F(xiàn)的是二層BP網(wǎng)絡(luò),通過(guò)從文件中讀入數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),同時(shí)讀入對(duì)應(yīng)的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí),測(cè)試. ε=0.09 變量為max_error_tollerance forward_pass[]向前計(jì)算輸出值 backward_pass[]向后調(diào)整權(quán)值
上傳時(shí)間： 2017-03-17
上傳用戶：181992417
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)移植性好的多層BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)余切函數(shù)逼近
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：colinal
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)實(shí)現(xiàn)3層BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類，使用C++編寫。
上傳時(shí)間： 2017-04-19
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資源簡(jiǎn)介：嚴(yán)格按照BP網(wǎng)絡(luò)計(jì)算公式來(lái)設(shè)計(jì)的一個(gè)matlab程序,對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：從此走出陰霾
資源簡(jiǎn)介：嚴(yán)格按照BP網(wǎng)絡(luò)計(jì)算公式來(lái)設(shè)計(jì)的一個(gè)matlab程序,對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì) 優(yōu)化1：設(shè)計(jì)了yyy，即在o(k)計(jì)算公式時(shí)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)入平坦區(qū)時(shí)(<0.0001)學(xué)習(xí)率加大，出來(lái)后學(xué)習(xí)率又還原 優(yōu)化2：v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j)
上傳時(shí)間： 2014-11-30
上傳用戶：妄想演繹師
資源簡(jiǎn)介：3層BP網(wǎng)絡(luò)，由于用純C編寫，效率高。輸入層，隱層，輸出層個(gè)數(shù)均可以自行調(diào)節(jié)
上傳時(shí)間： 2014-10-29
上傳用戶：wlcaption
資源簡(jiǎn)介：基于C開(kāi)發(fā)的三個(gè)隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出權(quán)值、閾值文件，訓(xùn)練樣本文件，提供如下函數(shù)：1）初始化權(quán)、閾值子程序；2）第m個(gè)學(xué)習(xí)樣本輸入子程序；3）第m個(gè)樣本教師信號(hào)子程序；4）隱層各單元輸入、輸出值子程序；5）輸出層各單元輸入、輸出值子程序；6）輸出層至隱...
上傳時(shí)間： 2013-12-08
上傳用戶：410805624
資源簡(jiǎn)介：用三層BP網(wǎng)來(lái)進(jìn)行函數(shù)逼進(jìn)，語(yǔ)言是VB6.0編寫
上傳時(shí)間： 2015-04-07
上傳用戶：王小奇
資源簡(jiǎn)介：兩個(gè)程序：2層BP網(wǎng)絡(luò)以及3層BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的函數(shù)逼近。
上傳時(shí)間： 2014-01-01
上傳用戶：1101055045
資源簡(jiǎn)介：用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱實(shí)現(xiàn)三層BP網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-29
上傳用戶：asasasas
資源簡(jiǎn)介：利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 即用遺傳算法代替BP網(wǎng)絡(luò)中的訓(xùn)練函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-08-16
上傳用戶：hoperingcong
資源簡(jiǎn)介：通過(guò)BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性函數(shù)（正弦函數(shù)）的逼近。函數(shù)比較短，很簡(jiǎn)練。
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：hxy200501
資源簡(jiǎn)介：用BP網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)逼近，效果良好！但步數(shù)挺大！
上傳時(shí)間： 2016-08-25
上傳用戶：yuzsu
資源簡(jiǎn)介：socket實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn) socket實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信的一個(gè)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2017-09-11
上傳用戶：開(kāi)懷常笑
資源簡(jiǎn)介：考慮在一個(gè)固定區(qū)間上用插值逼近一個(gè)函數(shù)。顯然，Lagrange插值中使用的節(jié)點(diǎn)越多，插值多項(xiàng)式的次數(shù)就越高。我們自然關(guān)心插值多項(xiàng)式增加時(shí)，Ln(x)是否也更加靠近被逼近的函數(shù)。龍格(Runge)給出的一個(gè)例子是極著名并富有啟發(fā)性的。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
上傳用戶：Altman
資源簡(jiǎn)介：誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)(Back propagation network,簡(jiǎn)稱BP網(wǎng)絡(luò))是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最活躍的方法，且絕大多數(shù)采用了三層結(jié)構(gòu)(輸入層、一個(gè)隱含層和輸出層).BP網(wǎng)絡(luò)是一種非線性映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).本程序用vb實(shí)現(xiàn)的bp算法
上傳時(shí)間： 2015-04-22
上傳用戶：qiaoyue
資源簡(jiǎn)介：BP網(wǎng)絡(luò)解決異或問(wèn)題的實(shí)例，有初始值和最終結(jié)果的顯示。本網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為三層BP網(wǎng)絡(luò)，各層神經(jīng)元個(gè)數(shù)可變，更改相關(guān)#define即可。（注釋較詳細(xì)，主函數(shù)中調(diào)用的函數(shù)和矩陣類都定義在文件function.h中）
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶：wangzhen1990
資源簡(jiǎn)介：這是一個(gè)解決XOR問(wèn)題的基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語(yǔ)言程序 隱層中有一個(gè)節(jié)點(diǎn)
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶：Zxcvbnm
資源簡(jiǎn)介：經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個(gè)神經(jīng)元來(lái)約簡(jiǎn)隱...
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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資源簡(jiǎn)介：網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)器 (說(shuō)明書和代碼與文檔) 用于運(yùn)行在可以跨兩個(gè)網(wǎng)段的機(jī)器上用來(lái)作為一個(gè)TCP應(yīng)用層的一個(gè)橋，當(dāng)然也可以用來(lái)在應(yīng)用層截獲數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2015-01-25
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