為了預報電力系統負荷，采用GRNN（廣義回歸網絡）的方法，通過GRNN神經網絡和BP神經網絡建立電力系統負荷預報網絡模型，用MATLAB7.0仿真，達到了預測的目的。利用GRNN神經網絡預測結果準確率高，避免了BP網絡預測同樣的數據庫，算法冗長，網絡預測結果不穩定的缺點，GRNN網絡具有更好的預報精度。
標簽： GRNN 神經網絡 電力系統 中的應用
上傳時間： 2014-01-12
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《面向MATLAB工具箱的神經網絡理論與應用》利用目前國際上流行通用的MATLAB 7.0環境，結合神經網絡工具箱4.0.6版本，分別從網絡構造、基本原理、學習規則以及訓練過程和應用局限性幾個方面，通過多層次、多方面的分析與綜合，深入淺出地介紹了人工神經網絡中的各種典型網絡，以及各種不同神經網絡之間在原理和特性等方面的不同點與相同點。
標簽： MATLAB 工具箱 神經網絡
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：ayfeixiao
基于神經網絡的單片機開發
標簽： FPGA BP神經網絡 圖像壓縮 算法
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：Yue Zhong
研究了超聲導波進行長距離在役管道檢測技術, 并利用人工神經網絡進行管道缺陷的智能識別, 通過超聲導波設備進行了管道缺陷檢測實驗, 從原始檢測數據的信號處理結果中提取出了樣本特征值, 并建立和訓練了一種用于實現管道缺陷識別的BP神經網絡。
標簽： 神經網絡 超聲導波 缺陷識別
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：梧桐
提出了一種基于BP神經網絡的浮選機液位穩定及液泡厚度的預測模型。預測模型主要以攪拌槽輸出的礦漿流量，掃選輸入流量，精選尾礦流量等為輸入量，以液泡厚度為輸出量，網絡隱含層單元個數與中心向量采用正交最小二乘法（OLS）。同時，在此基礎上在通過Matlab軟件來分析液泡厚度情況，并給出了預測及預警信息。從仿真的結果來看，符合預期的效果，對預防液位變化過大和保證液位穩定具有較大的參考價值和現實意義。
標簽： 浮選機 在線檢測 分 液位
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：haoxiyizhong
Hopfield Model Autoassociative Memory 源碼, 經典的HOPFIELD人工神經網絡例子源碼
標簽： Autoassociative Hopfield HOPFIELD Memory
上傳時間： 2015-01-05
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Counterpropagation Network Vision 源碼, 經典的CPN人工神經網絡例子源碼
標簽： Counterpropagation Network Vision CPN
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Backpropagation Network Time-Series Forecasting 源碼, 經典的BPN人工神經網絡例子源碼
標簽： Backpropagation Forecasting Time-Series Network
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Boltzmann Machine Optimization 人工智能人工神經網絡源碼
標簽： Optimization Boltzmann Machine 人工智能
上傳時間： 2014-12-07
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Bidirectional Associative Memory Heteroassociative Memory 人工智能人工神經網絡源碼;
標簽： Memory Heteroassociative Bidirectional Associative
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