相 關(guān) 資 源

• 多層前饋網(wǎng)絡(luò)MFNN的反向傳播bp算法的應(yīng)用和實現(xiàn)免費下載

  資源簡介：多層前饋網(wǎng)絡(luò)MFNN的反向傳播bp算法的應(yīng)用和實現(xiàn)

  標(biāo)簽： MFNN 多層 前饋 反向傳播

  上傳時間： 2016-05-18

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• 比較詳細的一個多層前饋網(wǎng)絡(luò)程序免費下載

  資源簡介：比較詳細的一個多層前饋網(wǎng)絡(luò)程序，可擴展性比較強，

  標(biāo)簽： 比較 多層 前饋 網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2013-12-17

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• 請選用多層前饋網(wǎng)絡(luò)和一種改進的BP算法對下面的系統(tǒng)進行辨識仿真免費下載

  資源簡介：請選用多層前饋網(wǎng)絡(luò)和一種改進的BP算法對下面的系統(tǒng)進行辨識仿真，給出辨識的仿真結(jié)果

  標(biāo)簽： 多層 前饋 BP算法 仿真

  上傳時間： 2013-12-18

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• 請選用多層前饋網(wǎng)絡(luò)和一種改進的BP算法對下面的多輸入系統(tǒng)進行辨識仿真免費下載

  資源簡介：請選用多層前饋網(wǎng)絡(luò)和一種改進的BP算法對下面的多輸入系統(tǒng)進行辨識仿真

  標(biāo)簽： 多層 前饋 BP算法 仿真

  上傳時間： 2016-03-01

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• PNN又稱為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它最初由數(shù)學(xué)家Specht于1990年提出,后經(jīng)Master[1995]等不斷發(fā)展和完善,已成功地應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)、人工智能、自動控制等眾多領(lǐng)域.概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比多層前饋網(wǎng)絡(luò)的數(shù)免費下載

  資源簡介：PNN又稱為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它最初由數(shù)學(xué)家Specht于1990年提出,后經(jīng)Master[1995]等不斷發(fā)展和完善,已成功地應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)、人工智能、自動控制等眾多領(lǐng)域.概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比多層前饋網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理簡單,且易于實現(xiàn)

  標(biāo)簽： Master Specht 1990 1995

  上傳時間： 2013-12-18

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• 開發(fā)環(huán)境:C語言 簡要說明:BackProp算法：BP網(wǎng)絡(luò)是反向傳播(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)。它是一種多層前向網(wǎng)絡(luò)免費下載

  資源簡介：開發(fā)環(huán)境:C語言 簡要說明:BackProp算法：BP網(wǎng)絡(luò)是反向傳播(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)。它是一種多層前向網(wǎng)絡(luò)，采用最小均方差學(xué)習(xí)方式。這是一種最廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)。它可用于語言綜合，識別和自適應(yīng)控制等用途。BP網(wǎng)絡(luò)需有教師訓(xùn)練。

  標(biāo)簽： Propagation BackProp Back 網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2013-12-28

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• 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)免費下載

  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)。

  標(biāo)簽： RBF PID 網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2016-01-22

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• 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)免費下載

  資源簡介：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。本代碼主要用來建立一個RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用進行訓(xùn)練。

  標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 前饋 網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2014-01-18

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• 人工神經(jīng)網(wǎng)路兩層反向傳播BP算法實現(xiàn)函數(shù)逼近免費下載

  資源簡介：人工神經(jīng)網(wǎng)路兩層反向傳播BP算法實現(xiàn)函數(shù)逼近，matlab編寫

  標(biāo)簽： 人工神經(jīng) BP算法 網(wǎng)路 反向傳播

  上傳時間： 2015-10-13

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• BP算法是為了解決多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)優(yōu)化而提出來的；所以免費下載

  資源簡介：BP算法是為了解決多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)優(yōu)化而提出來的；所以，BP算法也通常暗示著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)是一種無反饋的多層前向網(wǎng)絡(luò)

  標(biāo)簽： BP算法 多層 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 系數(shù)

  上傳時間： 2013-12-20

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• BP算法是為了解決多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)優(yōu)化而提出來的；所以免費下載

  資源簡介：BP算法是為了解決多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)系數(shù)優(yōu)化而提出來的；所以，BP算法也通常暗示著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)是一種無反饋的多層前向網(wǎng)絡(luò)

  標(biāo)簽： BP算法 多層 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 系數(shù)

  上傳時間： 2014-01-23

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• 本程序為一個誤差向后傳播的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法,用戶可在文件中設(shè)置相應(yīng)參數(shù).免費下載

  資源簡介：本程序為一個誤差向后傳播的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法,用戶可在文件中設(shè)置相應(yīng)參數(shù).

  標(biāo)簽： 程序 前饋 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)算法

  上傳時間： 2013-12-30

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多層感知器的BP(反向傳播)學(xué)習(xí)算法免費下載

  資源簡介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的多層感知器的BP(反向傳播)學(xué)習(xí)算法，并在MFC中以主觀方式顯示學(xué)習(xí)過程。

  標(biāo)簽： BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多層 反向傳播

  上傳時間： 2016-05-09

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• 三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法。程序具有以下功能： （1） 允許選擇各層節(jié)點數(shù)； （2） 允許選用不同的學(xué)習(xí)率η； （3） 能對權(quán)值進行初始化免費下載

  資源簡介：三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法。程序具有以下功能： （1） 允許選擇各層節(jié)點數(shù)； （2） 允許選用不同的學(xué)習(xí)率η； （3） 能對權(quán)值進行初始化，初始化用[-1、1]區(qū)間的隨機數(shù)； （4）允許選用單極性和雙極性兩種不同Sigmoid型轉(zhuǎn)移函數(shù)。

  標(biāo)簽： 前饋 BP算法 初始化 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2014-08-04

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• 本程序為一個誤差向后傳播的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法。免費下載

  資源簡介：本程序為一個誤差向后傳播的三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有指導(dǎo)的學(xué)習(xí)算法。

  標(biāo)簽： 程序 前饋 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)算法

  上傳時間： 2016-12-04

  上傳用戶：妄想演繹師

• Matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和初始化訓(xùn)練前饋網(wǎng)絡(luò)的第一步是建立網(wǎng)絡(luò)對象。函數(shù)newff建立一個可訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)。這需要4個輸入?yún)?shù)。第一個參數(shù)是一個Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和最大值。免費下載

  資源簡介：Matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和初始化訓(xùn)練前饋網(wǎng)絡(luò)的第一步是建立網(wǎng)絡(luò)對象。函數(shù)newff建立一個可訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)。這需要4個輸入?yún)?shù)。第一個參數(shù)是一個Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和最大值。第二個參數(shù)是一個顢頇每層神經(jīng)元個數(shù)的數(shù)組。第三個參數(shù)是包含...

  標(biāo)簽： Matlab newff 網(wǎng)絡(luò) Rx2

  上傳時間： 2014-12-04

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• 基于MATLAB的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的源程序免費下載

  資源簡介：基于MATLAB的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的源程序

  標(biāo)簽： MATLAB BP算法 多層 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2013-12-13

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• LAM（線性聯(lián)想記憶）算法：單層的前饋網(wǎng)絡(luò)免費下載

  資源簡介：LAM（線性聯(lián)想記憶）算法：單層的前饋網(wǎng)絡(luò)，例子能夠?qū)崿F(xiàn)自聯(lián)想功能

  標(biāo)簽： LAM 線性 算法 前饋

  上傳時間： 2015-09-02

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• 利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模式識別的程序,第三章是預(yù)處理程序,第四章是有導(dǎo)前饋網(wǎng)絡(luò),第九章是hopfield網(wǎng)絡(luò),第十章是ART原理程序免費下載

  資源簡介：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模式識別的程序,第三章是預(yù)處理程序,第四章是有導(dǎo)前饋網(wǎng)絡(luò),第九章是hopfield網(wǎng)絡(luò),第十章是ART原理程序

  標(biāo)簽： hopfield 程序 ART 網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2016-04-03

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• 過程信號的前饋-反饋型自適應(yīng)盲分離算法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力實現(xiàn)信號的盲分離已被證明是實現(xiàn)信號分離的一種有效方法,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分離算法的效能將產(chǎn)生極大的影響免費下載

  資源簡介：過程信號的前饋-反饋型自適應(yīng)盲分離算法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力實現(xiàn)信號的盲分離已被證明是實現(xiàn)信號分離的一種有效方法,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對分離算法的效能將產(chǎn)生極大的影響

  標(biāo)簽： 信號 盲分離 過程 前饋

  上傳時間： 2016-12-23

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• 一些數(shù)據(jù)挖掘算法相關(guān),包含定義網(wǎng)絡(luò)拓撲,有關(guān)高血壓研究方面的數(shù)據(jù),樸素貝葉斯分類,關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念,數(shù)據(jù)挖掘算法, 決策樹方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,訓(xùn)練貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播,貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳免費下載

  資源簡介：一些數(shù)據(jù)挖掘算法相關(guān),包含定義網(wǎng)絡(luò)拓撲,有關(guān)高血壓研究方面的數(shù)據(jù),樸素貝葉斯分類,關(guān)聯(lián)規(guī)則基本概念,數(shù)據(jù)挖掘算法, 決策樹方法在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用,訓(xùn)練貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播,貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò),后向傳播和可解釋性,多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  標(biāo)簽： 貝葉斯 數(shù)據(jù)挖掘算法 網(wǎng)絡(luò) 定義

  上傳時間： 2017-04-25

  上傳用戶：comua

• 利用MATLAB對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行編程,用newff()創(chuàng)建兩層前向網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)輸入范圍[-1 1]免費下載

  資源簡介：利用MATLAB對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行編程,用newff()創(chuàng)建兩層前向網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)輸入范圍[-1 1]，第一層有10個tansig神經(jīng)元

  標(biāo)簽： MATLAB newff 網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2013-12-22

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• 完整的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別C++源代碼,原版權(quán)威所著,學(xué)習(xí)物有所值.免費下載

  資源簡介：完整的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別C++源代碼,原版權(quán)威所著,學(xué)習(xí)物有所值.

  標(biāo)簽： 反向傳播 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識別 源代碼

  上傳時間： 2015-08-23

  上傳用戶：yuzsu

• BP算法的C語言實現(xiàn)--三層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（適合普通BP算法和改進型BP[帶緩沖項]算法）免費下載

  資源簡介：BP算法的C語言實現(xiàn)--三層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)（適合普通BP算法和改進型BP[帶緩沖項]算法）

  標(biāo)簽： BP算法 BP C語言 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2014-01-21

  上傳用戶：asdfasdfd

• MVC多層分頁演示程序源碼,是學(xué)習(xí)j2ee的好資料免費下載

  資源簡介：MVC多層分頁演示程序源碼,是學(xué)習(xí)j2ee的好資料

  標(biāo)簽： j2ee MVC 多層 分

  上傳時間： 2016-10-25

  上傳用戶：dragonhaixm

• 用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能路由模型與仿真 馬　震,劉　云,沈　波 (北京交通大學(xué)通信與信息系統(tǒng)北京市重點實驗室,北京100044) 摘　要:針對多跳無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點能耗不均衡的問題,本文免費下載

  資源簡介：用于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能路由模型與仿真 馬　震,劉　云,沈　波 (北京交通大學(xué)通信與信息系統(tǒng)北京市重點實驗室,北京100044) 摘　要:針對多跳無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中傳感器節(jié)點能耗不均衡的問題,本文提出了一種節(jié)能路由模型 EER ,并對模型進行了分析與仿真. EER ...

  標(biāo)簽： 100044 無線傳感器網(wǎng)絡(luò) 仿真 大學(xué)

  上傳時間： 2017-02-04

  上傳用戶：miaochun888

• 采用CMAC前饋網(wǎng)絡(luò)免費下載

  資源簡介：采用CMAC前饋網(wǎng)絡(luò)，將CMAC和PID結(jié)合起來對系統(tǒng)進行前饋控制

  標(biāo)簽： CMAC 前饋 網(wǎng)絡(luò)

  上傳時間： 2017-07-11

  上傳用戶：teddysha

• 本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有實用價值. 一、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 程序默認狀態(tài)是樣本訓(xùn)練狀態(tài),現(xiàn)將樣本訓(xùn)練狀態(tài)下的如何訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進行說明: 1.系統(tǒng)精免費下載

  資源簡介：本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有實用價值. 一、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 程序默認狀態(tài)是樣本訓(xùn)練狀態(tài),現(xiàn)將樣本訓(xùn)練狀態(tài)下的如何訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進行說明: 1.系統(tǒng)精度: 定義系統(tǒng)目標(biāo)精度,根據(jù)需要定義網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差精度.誤差公式是對訓(xùn)練出網(wǎng)絡(luò)的...

  標(biāo)簽： Levenberg-Marquardt 程序 狀態(tài) 樣本

  上傳時間： 2013-12-19

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• 此程序是用matlab編寫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法的一個簡單例子免費下載

  資源簡介：此程序是用matlab編寫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法的一個簡單例子

  標(biāo)簽： matlab 程序 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 編寫

  上傳時間： 2013-12-25

  上傳用戶：sk5201314

• 這是我上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法課程是老師的課件 所有算法都用c++實現(xiàn)拉 .比用偽代碼描敘要 好得多免費下載

  資源簡介：這是我上數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法課程是老師的課件 所有算法都用c++實現(xiàn)拉 .比用偽代碼描敘要 好得多

  標(biāo)簽： 算法 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 代碼

  上傳時間： 2015-03-20

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