BP,RBF算法,用VC實(shí)現(xiàn),一個(gè)很好的畢業(yè)設(shè)計(jì)
資源簡(jiǎn)介:BP,RBF算法,用VC實(shí)現(xiàn),一個(gè)很好的畢業(yè)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間: 2015-04-09
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資源簡(jiǎn)介:動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)調(diào)整算法(BP改進(jìn)算法)應(yīng)用實(shí)例.zip
上傳時(shí)間: 2014-11-13
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資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP改進(jìn)算法:對(duì)開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的人員大有幫助
上傳時(shí)間: 2014-11-23
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用C++實(shí)現(xiàn)的BP網(wǎng)絡(luò)算法程序,供大家參考
上傳時(shí)間: 2015-04-15
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資源簡(jiǎn)介:傳一個(gè)用Matlab寫的關(guān)于動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)調(diào)整算法(BP改進(jìn)算法)應(yīng)用實(shí)例
上傳時(shí)間: 2014-11-12
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資源簡(jiǎn)介:包含了用matlab編寫的BP程序和動(dòng)量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)調(diào)整算法(BP改進(jìn)算法)程序。
上傳時(shí)間: 2015-08-19
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資源簡(jiǎn)介:用C語言實(shí)現(xiàn)的BP網(wǎng)絡(luò)的程序,嚴(yán)格按照BP的算法流程,開發(fā)環(huán)境為WIN-TC
上傳時(shí)間: 2015-11-12
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資源簡(jiǎn)介:BP學(xué)習(xí)算法應(yīng)用——模式分類 應(yīng)用動(dòng)量BP學(xué)習(xí)算法對(duì)UCI提供的經(jīng)典數(shù)據(jù)庫——鳶尾屬植物數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類,速度快,精度高。iris.arff為數(shù)據(jù)庫文件,可用Weka數(shù)據(jù)挖掘軟件打開。Iris.csv為源代碼讀取的數(shù)據(jù)文件,通過Weka軟件轉(zhuǎn)換得到。 將源文件Iris_classify...
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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資源簡(jiǎn)介:BP學(xué)習(xí)算法應(yīng)用——函數(shù)表達(dá) 源代碼實(shí)現(xiàn)了BPN的設(shè)計(jì),使得通過訓(xùn)練后的BPN實(shí)現(xiàn)了函數(shù)表達(dá),即BPN的輸出與輸入反映了特定的函數(shù)映射關(guān)系。代碼中的具體應(yīng)用實(shí)例為傅立葉核函數(shù),應(yīng)用BP學(xué)習(xí)算法擬合出傅立葉核函數(shù),速度快,精度高。 將源文件F_core_discrip...
上傳時(shí)間: 2013-12-31
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資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源碼,包括BP,RBF,小波伸進(jìn)網(wǎng)絡(luò).
上傳時(shí)間: 2013-12-10
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資源簡(jiǎn)介:本代碼實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP網(wǎng)絡(luò)算法,應(yīng)用MATLAB編寫的,比較好的代碼!
上傳時(shí)間: 2016-08-17
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資源簡(jiǎn)介:BP網(wǎng)絡(luò)算法,采用matlab編程。有很廣泛的實(shí)用性
上傳時(shí)間: 2016-08-20
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資源簡(jiǎn)介:用matlab實(shí)現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP網(wǎng)絡(luò)算法,有利于圖形圖像的提取和識(shí)別
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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資源簡(jiǎn)介:KNN和BP的算法實(shí)現(xiàn)。輸入一系列的樣本值,進(jìn)行訓(xùn)練和分類。源碼是實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)分類器,已經(jīng)調(diào)試通過
上傳時(shí)間: 2013-11-25
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資源簡(jiǎn)介:本人編寫的BP Stochastical算法,和傳統(tǒng)的BP算法比較,Stochastical改進(jìn)隨機(jī)產(chǎn)生方向,然后導(dǎo)致收斂,所以能避免局部極點(diǎn)。 本人還加了自動(dòng)產(chǎn)生分類的方法和適合各種函數(shù)的轉(zhuǎn)換
上傳時(shí)間: 2016-09-18
上傳用戶:zycidjl
資源簡(jiǎn)介:RBF算法matlab工具箱,里面有詳細(xì)的說明文檔.
上傳時(shí)間: 2016-09-18
上傳用戶:evil
資源簡(jiǎn)介:最鄰近的RBF算法,MATLAB實(shí)現(xiàn),較為有價(jià)值的資料.
上傳時(shí)間: 2013-12-19
上傳用戶:shinesyh
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)很好的BP神經(jīng)算法的源程序,包括MATLAB的源程序等,可以直接使用
上傳時(shí)間: 2014-11-30
上傳用戶:cursor
資源簡(jiǎn)介:基于GA的BP改進(jìn)算法,用遺傳算法對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行改進(jìn)
上傳時(shí)間: 2013-12-29
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP學(xué)習(xí)算法,用c語言實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2013-12-29
上傳用戶:大三三
資源簡(jiǎn)介:使用C++的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)算法的股票預(yù)測(cè)程序
上傳時(shí)間: 2017-01-10
上傳用戶:heart520beat
資源簡(jiǎn)介:基于PSO的BP訓(xùn)練算法論文:在BP訓(xùn)練算法中,關(guān)于變權(quán)值、學(xué)習(xí)速率、步長的問題已被廣泛地研究,幾種基于啟發(fā)式改進(jìn)的技術(shù)也表明具有改善訓(xùn)練時(shí)間以及避免陷入局部最小的明顯效果。這里BP訓(xùn)練過程由基于PSO同時(shí)優(yōu)化log—Sigmoid函數(shù)與網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的新算 法(PSO。...
上傳時(shí)間: 2017-01-19
上傳用戶:rishian
資源簡(jiǎn)介:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展及及于RBF算法結(jié)合,希望可以拋磚引玉
上傳時(shí)間: 2017-04-28
上傳用戶:thuyenvinh
資源簡(jiǎn)介:有關(guān)ldpc llr BP譯碼算法,在awgn信道下的仿真比較
上傳時(shí)間: 2017-05-30
上傳用戶:thinode
資源簡(jiǎn)介:基于GA的BP改進(jìn)算法,用遺傳算法對(duì)BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行改進(jìn)試用過 里面有數(shù)據(jù)是可以使用的
上傳時(shí)間: 2013-12-11
上傳用戶:nanfeicui
資源簡(jiǎn)介:識(shí)別簡(jiǎn)單表情的BP網(wǎng)絡(luò)算法,使用Matlab實(shí)現(xiàn),很好用,適合初學(xué)者,~
上傳時(shí)間: 2017-08-30
上傳用戶:bruce5996
資源簡(jiǎn)介:1,改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在股市預(yù)測(cè)中的應(yīng)用.2,基于MATLAB工具箱的開采煤層自燃危險(xiǎn)性預(yù)測(cè).3,基于改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào).4,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灌溉用水量預(yù)測(cè).5,基于遺傳算法改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)的地表沉陷預(yù)計(jì).6,利用遺傳算法改進(jìn)BP學(xué)習(xí)算法.7,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力市場(chǎng)...
上傳時(shí)間: 2013-12-27
上傳用戶:chenjjer
資源簡(jiǎn)介:本源碼是一個(gè)用Matlab7.1實(shí)現(xiàn)的BP網(wǎng)絡(luò)的源代碼 ,他實(shí)現(xiàn)了基本的BP網(wǎng)絡(luò)算法。
上傳時(shí)間: 2014-01-23
上傳用戶:heart520beat
資源簡(jiǎn)介:K均值算法用于聚類,常用于RBF算法中。
上傳時(shí)間: 2013-12-31
上傳用戶:JIUSHICHEN
資源簡(jiǎn)介:加了動(dòng)量項(xiàng)和域值,比較好用的BP網(wǎng)絡(luò)算法
上傳時(shí)間: 2015-07-20
上傳用戶:mhp0114