創(chuàng)建感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練 計(jì)算運(yùn)行時(shí)間 matlab7.0環(huán)境運(yùn)行無(wú)誤
資源簡(jiǎn)介：創(chuàng)建感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 并對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練 計(jì)算運(yùn)行時(shí)間 matlab7.0環(huán)境運(yùn)行無(wú)誤
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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資源簡(jiǎn)介：創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算仿真誤差 計(jì)算運(yùn)行時(shí)間 matlab7.0環(huán)境運(yùn)行無(wú)誤
上傳時(shí)間： 2016-06-24
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資源簡(jiǎn)介：奇異樣本對(duì)感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的影響,分三部分:創(chuàng)建感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練該感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),驗(yàn)感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2015-06-14
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資源簡(jiǎn)介：借助最優(yōu)控制理論中的二次型性能指標(biāo)對(duì)感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)系數(shù)進(jìn)行調(diào)整
上傳時(shí)間： 2014-06-24
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資源簡(jiǎn)介：提出了一種基于函數(shù)聯(lián)接的感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紋理分類方法.它采用高斯2馬爾柯夫隨機(jī)場(chǎng)模型(GM RF)對(duì)紋理進(jìn)行描述,模型參數(shù)即為紋理特征,參數(shù)估計(jì)采用最小平方誤差方法獲得.將估計(jì)參數(shù)作為表達(dá)紋理的特征向量,用感知器網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征進(jìn)行分類,并且采用函數(shù)聯(lián)接的方式...
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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資源簡(jiǎn)介：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)簡(jiǎn)單的句子進(jìn)行分類的程序, 可以擴(kuò)展為對(duì)文章進(jìn)行文本分類
上傳時(shí)間： 2014-01-10
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資源簡(jiǎn)介：基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2014-01-02
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資源簡(jiǎn)介：利用雙層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理線性不可分的分類問(wèn)題
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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資源簡(jiǎn)介：基于matlab的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的源程序
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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資源簡(jiǎn)介：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)舉例：將四個(gè)輸入矢量分為兩類，其中兩個(gè)矢量對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值為1，另兩個(gè)矢量對(duì)應(yīng)的目標(biāo)值為0,用學(xué)習(xí)函數(shù)求解.
上傳時(shí)間： 2015-06-20
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資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例集。包括以下幾個(gè)程序單層線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例、感知器神經(jīng)元解決較復(fù)雜輸入向量的分類問(wèn)題、基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類問(wèn)題、數(shù)值分析程序matlab-GUI、用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序、自組織特征映射應(yīng)用實(shí)例
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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資源簡(jiǎn)介：感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，通過(guò)matlab實(shí)現(xiàn)，可以作為一個(gè)較好的示例
上傳時(shí)間： 2014-01-13
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資源簡(jiǎn)介：用狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)串行序列檢測(cè)器的設(shè)計(jì) 若檢測(cè)到串行序列11010則輸出為1 否則輸出為0 并對(duì)其進(jìn)行仿真和硬件測(cè)試
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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資源簡(jiǎn)介：及時(shí)準(zhǔn)確地得到溫度信息并對(duì)其進(jìn)行適時(shí)的控制，在許多工業(yè)場(chǎng)合中都是重要的環(huán)節(jié)。所以本文設(shè)計(jì)了一種以89C51單片機(jī)為核心的水溫控制系統(tǒng)。方案是通過(guò)比例算法得出控制量，然后以脈寬調(diào)制波的形式輸出給功率器件。并且為了保證系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，在軟硬件方面都采...
上傳時(shí)間： 2016-06-06
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資源簡(jiǎn)介：哈夫曼編碼——構(gòu)建哈夫曼樹(shù)并對(duì)其進(jìn)行編碼
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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資源簡(jiǎn)介：對(duì)輸入矩陣用三元組表存儲(chǔ)并對(duì)其進(jìn)行加罰、乘法和轉(zhuǎn)置運(yùn)算的程序。
上傳時(shí)間： 2016-12-05
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資源簡(jiǎn)介：SSB單邊帶調(diào)制信號(hào) 設(shè)定原始信號(hào)并對(duì)其進(jìn)行單邊帶調(diào)制，保留下邊帶信號(hào)，采用高斯白噪聲。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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資源簡(jiǎn)介：JAVA自己寫的小程序 隨機(jī)生成字母并對(duì)其進(jìn)行排序后輸出
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介：將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于汽車車牌的自動(dòng)識(shí)別,在車牌圖像進(jìn)行預(yù)處理后的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)討論了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車牌進(jìn)行處理
上傳時(shí)間： 2017-01-13
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資源簡(jiǎn)介：關(guān)于分?jǐn)?shù)管理的程序。導(dǎo)入學(xué)生成績(jī)并對(duì)其進(jìn)行查詢、排序、刪除等操作。
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介：針對(duì)目標(biāo)識(shí)別問(wèn)題，采取了基于協(xié)同學(xué)的模式識(shí)別理論，引入了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，提出了基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軍事目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的方法，并通過(guò)仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。
上傳時(shí)間： 2013-11-02
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資源簡(jiǎn)介：利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)人體心電信號(hào)進(jìn)行特征提取并進(jìn)行識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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資源簡(jiǎn)介：基于smtp的郵件發(fā)送器 功能_根據(jù)人名猜測(cè)email地址,并對(duì)郵件進(jìn)行群發(fā),其中部分代碼改自原網(wǎng)絡(luò)下載,特此聲明
上傳時(shí)間： 2017-06-20
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資源簡(jiǎn)介：摘要： 利用多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)球墨鑄鐵、可鍛鑄鐵和灰鑄鐵的金相圖像進(jìn)行了分割提取。通過(guò)對(duì)比以上兩種方法分割后的圖像質(zhì)量和定量分析樣本圖像中的石墨結(jié)構(gòu)、珍珠巖/鐵氧體結(jié)構(gòu)所占的百分含量后發(fā)現(xiàn)，多層感知器網(wǎng)絡(luò)分割提取的結(jié)果與...
上傳時(shí)間： 2014-12-29
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資源簡(jiǎn)介： 為了在一定的溫度和壓力下有效改善傳感器的非線性及溫度變化引起的誤差輸出特性,提出了一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)其實(shí)現(xiàn)軟件補(bǔ)償. 它包含4 個(gè)權(quán)值的調(diào)整,分別代表輸出信號(hào)的一次項(xiàng),二次項(xiàng)以及溫度的一次項(xiàng),二次項(xiàng)系數(shù),經(jīng)過(guò)迭代以后獲得一個(gè)最佳輸出公式. 該公...
上傳時(shí)間： 2013-11-05
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資源簡(jiǎn)介：采用將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于PID控制中，使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制算法結(jié)合起來(lái)，通過(guò)吸收兩者的優(yōu)勢(shì)，使系統(tǒng)具有自適應(yīng)性。這樣系統(tǒng)可自動(dòng)調(diào)節(jié)控制參數(shù)，更好地適應(yīng)輸入變量的變化，提高控制性能和可靠性。本文從BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成原理、學(xué)習(xí)規(guī)則和學(xué)習(xí)...
上傳時(shí)間： 2014-02-27
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資源簡(jiǎn)介：用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中有四個(gè)m文件
上傳時(shí)間： 2015-06-12
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資源簡(jiǎn)介：運(yùn)用比例共軛梯度動(dòng)量算法來(lái)訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)并對(duì)機(jī)械振動(dòng)峰峰值進(jìn)行預(yù)測(cè)。
上傳時(shí)間： 2015-06-30
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資源簡(jiǎn)介：用matlab語(yǔ)言仿真設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),希望對(duì)大家有用
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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資源簡(jiǎn)介：MD5是常用的加密軟件.我們只對(duì)其進(jìn)行了小小的實(shí)現(xiàn)并編寫了界面
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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