該文檔為基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模及其仿真研究簡(jiǎn)介文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
資源簡(jiǎn)介：該文檔為基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)建模及其仿真研究簡(jiǎn)介文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間： 2021-11-17
上傳用戶：xsr1983
資源簡(jiǎn)介：該文檔為基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)品成本預(yù)測(cè)模型及其EXCEL實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)介文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間： 2021-11-17
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資源簡(jiǎn)介：本程序時(shí)基于混沌理論和ELMAN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，能取得很好的預(yù)測(cè)效果，直接使用該程序就能實(shí)現(xiàn)電力短期負(fù)荷預(yù)測(cè)，同樣使用于其他類型的時(shí)間序列預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2015-08-10
上傳用戶：wweqas
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立預(yù)測(cè)模型，利用一組數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，預(yù)測(cè)將來(lái)
上傳時(shí)間： 2016-02-29
上傳用戶：anng
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究_鄧娟
上傳時(shí)間： 2020-12-15
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資源簡(jiǎn)介：本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無(wú)位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問(wèn)題。其中，bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，...
上傳時(shí)間： 2013-05-23
上傳用戶：1101055045
資源簡(jiǎn)介：永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過(guò)載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場(chǎng)合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場(chǎng)具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)非線性、時(shí)變和多...
上傳時(shí)間： 2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)量預(yù)測(cè)matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶：熊少鋒
資源簡(jiǎn)介：在用混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行短期負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入的選擇至關(guān)重要，該程序用matlabl實(shí)現(xiàn)了基于混沌時(shí)間序列的嵌入維數(shù)的選擇
上傳時(shí)間： 2015-08-10
上傳用戶：yangbo69
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的股票預(yù)測(cè)程序.... 有部分是數(shù)據(jù)處理片段,可能有點(diǎn)亂...
上傳時(shí)間： 2017-07-26
上傳用戶：lindor
資源簡(jiǎn)介：該文檔為基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的1550冷軋機(jī)壽命預(yù)測(cè)研究詳述資料，講解的還不錯(cuò)，感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時(shí)間： 2021-10-31
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資源簡(jiǎn)介：該文檔為基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型講解文檔，是一份很不錯(cuò)的參考資料，具有較高參考價(jià)值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間： 2022-02-02
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資源簡(jiǎn)介：·基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-06-17
上傳用戶：brucewan
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實(shí)現(xiàn):
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：SimonQQ
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：感知機(jī)分類算法用于文獻(xiàn)分類,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本算法
上傳時(shí)間： 2015-08-04
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬(wàn)的
資源簡(jiǎn)介：用VC開(kāi)發(fā)的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2015-08-25
上傳用戶：weiwolkt
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)系統(tǒng)的波形控制 闡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法，建立了電流型交——交變頻同步電動(dòng)機(jī)的波形控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型，并將計(jì)算結(jié)果與仿真結(jié)果作了比較。
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶：liuchee
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制算法，可以有效的控制滯后對(duì)象
上傳時(shí)間： 2015-11-29
上傳用戶：偷心的海盜
資源簡(jiǎn)介：圖象識(shí)別——基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像感興趣區(qū)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 參數(shù)自學(xué)習(xí)控制 （1）確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，即確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)M和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)Q，并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值 和 ，選定學(xué)習(xí)速率 和慣性系數(shù) ，此時(shí)k=1； （2）采樣得到rin(k)和yout(k)，計(jì)算該時(shí)刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）計(jì)算...
上傳時(shí)間： 2016-04-26
上傳用戶：無(wú)聊來(lái)刷下
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng)本，主要包括圖像預(yù)處理和網(wǎng)絡(luò)識(shí)別2部分，圖像預(yù)處理部分包含許多圖像處理技術(shù)，然后是特征的提取，其結(jié)果利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別，是對(duì)圖像處理和模式識(shí)別進(jìn)行綜合學(xué)習(xí)的好資料！
上傳時(shí)間： 2013-12-02
上傳用戶：chenlong
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的研究
上傳時(shí)間： 2013-12-27
上傳用戶：hfmm633
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的研究
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶：yd19890720
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像邊緣檢測(cè)算法的研究
上傳時(shí)間： 2013-12-11
上傳用戶：VRMMO
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉圖像邊緣檢測(cè)的算法
上傳時(shí)間： 2014-01-19
上傳用戶：努力努力再努力
資源簡(jiǎn)介：詳細(xì)說(shuō)明了如何實(shí)現(xiàn)基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于參數(shù)的設(shè)置是敏感的，尤其是隱藏層的單元個(gè)數(shù)，本文列出了一系列bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用的參數(shù)設(shè)置。結(jié)果表明，可以實(shí)現(xiàn)較好的模式識(shí)別功能
上傳時(shí)間： 2016-08-31
上傳用戶：youlongjian0
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制,包括單神經(jīng)元控制,二次型最優(yōu)化等幾種方法的比較!
上傳時(shí)間： 2014-10-11
上傳用戶：lhc9102
資源簡(jiǎn)介：基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別研究 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別研究
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：firstbyte
資源簡(jiǎn)介：基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)簽名識(shí)別方法。訓(xùn)練樣本，識(shí)別簽名
上傳時(shí)間： 2016-11-24
上傳用戶：yuchunhai1990
