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人工混響

一個(gè)關(guān)于BP網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)元的程序

一個(gè)關(guān)于BP網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)元的程序，用MATLAB開發(fā)的。

標(biāo)簽： BP網(wǎng)絡(luò) 人工神經(jīng)元程序

上傳時(shí)間： 2016-07-24

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建立預(yù)測煙葉中含Ｎ量的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。。。。全局優(yōu)化算法

建立預(yù)測煙葉中含Ｎ量的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。。。。全局優(yōu)化算法

標(biāo)簽： 人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)模型全局優(yōu)化算法

上傳時(shí)間： 2013-11-28

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法，Java實(shí)現(xiàn)，

標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法

上傳時(shí)間： 2016-07-31

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中BP算法對(duì)圖象和數(shù)字的識(shí)別

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中BP算法對(duì)圖象和數(shù)字的識(shí)別

標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法圖象數(shù)字

上傳時(shí)間： 2013-12-19

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通過這個(gè)源代碼可以有效的實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬算法的實(shí)現(xiàn)與解決。

通過這個(gè)源代碼可以有效的實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬算法的實(shí)現(xiàn)與解決。

標(biāo)簽： 源代碼人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模擬算法

上傳時(shí)間： 2013-12-21

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混和基FFT的C語言實(shí)現(xiàn)

混和基FFT的C語言實(shí)現(xiàn)，可實(shí)現(xiàn)任意點(diǎn)N的運(yùn)算

標(biāo)簽： FFT C語言

上傳時(shí)間： 2014-08-09

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最經(jīng)典的BP算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最經(jīng)典的BP算法，希望對(duì)大家有幫助

標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP算法

上傳時(shí)間： 2016-08-11

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的比較經(jīng)典的hopfield的算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的比較經(jīng)典的hopfield的算法，希望對(duì)大家有幫助

標(biāo)簽： hopfield 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 中的比較算法

上傳時(shí)間： 2013-12-22

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統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、線性或非線性回歸以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法是數(shù)據(jù)挖掘的有效工具

統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、線性或非線性回歸以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法是數(shù)據(jù)挖掘的有效工具，支持向量分類（support vector classification，簡稱SVC）算法是一個(gè)很有發(fā)展前景的方向。

標(biāo)簽： 模式識(shí)別回歸人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘

上傳時(shí)間： 2014-02-16

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(原創(chuàng))研究生期間學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)張和遺傳算法實(shí)現(xiàn)的簡單的水果識(shí)別源碼. 水果特征{0,0,1},{0,1,0},{1,0,0}代表{大,圓,光滑}

(原創(chuàng))研究生期間學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)張和遺傳算法實(shí)現(xiàn)的簡單的水果識(shí)別源碼. 水果特征{0,0,1},{0,1,0},{1,0,0}代表{大,圓,光滑}

標(biāo)簽： 研究生人工神經(jīng) 源碼特征

上傳時(shí)間： 2014-01-19

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