基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本自動(dòng)分類系統(tǒng)。
資源簡介:基于徑向基函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本自動(dòng)分類系統(tǒng)。
上傳時(shí)間: 2014-01-24
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資源簡介:rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序此程序用到matlab中關(guān)于徑向基函數(shù)的程序
上傳時(shí)間: 2017-04-07
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資源簡介:本代碼為基于matlab的求解偏微分方程的利用徑向基函數(shù)的無網(wǎng)格方法的源碼
上傳時(shí)間: 2014-01-20
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資源簡介:基于蟻群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)的算法進(jìn)行改進(jìn)。ANT_object_func_ant是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)木目標(biāo)函數(shù)生成程序。ANT_ant_new是主程序
上傳時(shí)間: 2013-11-27
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資源簡介:基于蟻群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行優(yōu)化。ANT_object_func_ant是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。Ant_ant_new是主程序
上傳時(shí)間: 2016-05-28
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資源簡介:粒子群優(yōu)化算法!!! 系統(tǒng)地介紹了粒子群優(yōu)化算法,歸納了其發(fā)展過程中的各種改進(jìn)如慣性權(quán)重!收斂因子!跟蹤并 優(yōu)化動(dòng)態(tài)目標(biāo)等模型"闡述了算法在目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化!神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練!模糊控制系統(tǒng)等基本領(lǐng)域的應(yīng)用并 給出其在工程領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展,最后,對(duì)粒子群優(yōu)化算...
上傳時(shí)間: 2015-06-10
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資源簡介:基于類覆蓋算法和粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決模式分類問題
上傳時(shí)間: 2014-01-13
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資源簡介:《基于D_S證據(jù)理論的雷達(dá)故障診斷方法》《基于D_S證據(jù)理論的煤粉細(xì)度融合診斷》《基于D_S證據(jù)理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形狀識(shí)別系統(tǒng)》
上傳時(shí)間: 2014-10-31
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資源簡介:將基于聚類分析的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-模糊控制器應(yīng)用于火電廠鍋爐控制系統(tǒng)的訪問研究
上傳時(shí)間: 2014-01-27
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資源簡介:摘要: 本文研究了基于小世界結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的聯(lián)想記憶模型。網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)存儲(chǔ)模式的行為其實(shí)是無序參數(shù)為一有限值時(shí)的相位變化。越是規(guī)則的網(wǎng)絡(luò)越是難以恢復(fù)記憶模式,且容易變成混合狀態(tài)。另外,在無序參數(shù)的值適中時(shí),對(duì)于一定數(shù)量的存儲(chǔ)模式,最終得到恢復(fù)...
上傳時(shí)間: 2013-12-24
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資源簡介:matlab編寫的基于混沌時(shí)間序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測,包括一步和多步預(yù)測算法。
上傳時(shí)間: 2017-01-06
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資源簡介:基于粒子群優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法研究論文 摘 要: 本文提出了基于連接結(jié)構(gòu)優(yōu)化的粒子群優(yōu)化算法(SPSO) 用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,該算法在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán) 值的同時(shí)優(yōu)化其連接結(jié)構(gòu),刪除冗余連接,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得與模式分類問題匹配的信息處理能力. 經(jīng)SPSO 訓(xùn)...
上傳時(shí)間: 2013-11-30
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資源簡介:是關(guān)于徑向基函數(shù)的matlab程序,希望能夠幫助初學(xué)者
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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資源簡介:一個(gè)用matlab實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法源代碼。
上傳時(shí)間: 2015-09-09
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資源簡介:基于向量空間模型的文本自動(dòng)分類系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2013-11-28
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資源簡介:對(duì)用BP算法所進(jìn)行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真、訓(xùn)練。模擬綜合出我們所需要的結(jié)果。
上傳時(shí)間: 2017-01-02
上傳用戶:lps11188
資源簡介:用支持向量機(jī)(svm)實(shí)現(xiàn)文本的自動(dòng)分類系統(tǒng)。
上傳時(shí)間: 2014-11-30
上傳用戶:CHINA526
資源簡介:基于凌陽單片機(jī)的多功能水溫自動(dòng)控制系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)。
上傳時(shí)間: 2014-05-30
上傳用戶:hullow
資源簡介:基于Visual C++環(huán)境的串口云臺(tái)控制系統(tǒng)。
上傳時(shí)間: 2013-12-28
上傳用戶:leehom61
資源簡介:文檔為基于LabVIEW機(jī)器視覺的全息透鏡板自動(dòng)拼接系統(tǒng)總結(jié)文檔,是一份不錯(cuò)的參考資料,感興趣的可以下載看看,,,,,,,,,,,,,
上傳時(shí)間: 2022-06-24
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資源簡介:一種基于模糊徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)控制器
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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資源簡介:一種基于蟻群聚類的徑向基神經(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)通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似...
上傳時(shí)間: 2013-12-26
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資源簡介: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)元來約簡隱...
上傳時(shí)間: 2014-01-16
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資源簡介:基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制 徑向基函數(shù)具有單隱居的三層前饋網(wǎng)絡(luò)。是—種局部逼近網(wǎng)絡(luò),己證明它能以任意精度逼近杠意連續(xù)函數(shù)。
上傳時(shí)間: 2016-01-22
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資源簡介:基于徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序。根據(jù)目標(biāo)函數(shù)獲得樣本輸入輸出
上傳時(shí)間: 2016-12-20
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資源簡介:一個(gè)基于MATLAB的徑向基的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序
上傳時(shí)間: 2015-06-15
上傳用戶:leehom61
資源簡介:基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股價(jià)預(yù)測,碩士論文,非常實(shí)用的股價(jià)預(yù)測技術(shù)
上傳時(shí)間: 2016-02-19
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資源簡介:一種BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的VC源代碼
上傳時(shí)間: 2016-03-19
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資源簡介:提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時(shí)頻局部特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢,采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)兼有小波函數(shù)的緊 支性、波動(dòng)性以及神...
上傳時(shí)間: 2014-01-15
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資源簡介:基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符和數(shù)字的訓(xùn)練,主要用于車牌識(shí)別,效果不錯(cuò)
上傳時(shí)間: 2013-12-30
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