有SOM、LVQ、ART三種不同方式的類神經(jīng)網(wǎng)路可以參考的實(shí)例
標(biāo)簽： SOM LVQ ART 方式
上傳時(shí)間： 2016-01-25
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徑向基底函數(shù)類神經(jīng)網(wǎng)路，是單隱藏層的3層前向網(wǎng)路，模擬人腦中局部調(diào)整，有很好的逼近能力
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-01-15
上傳用戶：wanghui2438
機(jī)率神經(jīng)網(wǎng)路分類器之高階合成。對(duì)研究概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有幫助的。質(zhì)量很高的論文
標(biāo)簽： 分 合成 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量
上傳時(shí)間： 2016-04-07
上傳用戶：jcljkh
內(nèi)涵模糊理論與類神經(jīng)網(wǎng)路的程式碼...提供初學(xué)者做研究參考
標(biāo)簽： 模糊 程式
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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類神經(jīng)網(wǎng)路的BK演算法，已驗(yàn)證過(guò)可以使用。
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2016-10-23
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類神經(jīng)網(wǎng)路的RBF這對(duì)於任何研究都非常之友幫助歡迎下載內(nèi)有說(shuō)明
標(biāo)簽： RBF
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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利用遞迴式模糊類神經(jīng)網(wǎng)路(recerrent neural networks system identification, RFNN)進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí), 自己寫(xiě)的請(qǐng)多包含
標(biāo)簽： identification recerrent networks neural
上傳時(shí)間： 2017-02-27
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類神經(jīng)網(wǎng)路 後傳遞演算法 沒(méi)有的人可以參考一下該文件
上傳時(shí)間： 2014-01-27
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跟類神經(jīng)網(wǎng)路有點(diǎn)像的東西， 不過(guò)現(xiàn)今最常拿來(lái)就是做分類也就是說(shuō)，如果我有一堆已經(jīng)分好類的東西 （可是分類的依據(jù)是未知的！） ，那當(dāng)收到新的東西時(shí)， SVM 可以預(yù)測(cè) (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
上傳時(shí)間： 2014-01-18
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·《visual c++matlab圖像處理與識(shí)別實(shí)用案例精選》源碼
標(biāo)簽： visual matlab nbsp 圖像處理
上傳時(shí)間： 2013-06-18
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