神經網絡樓層桿件識別程序，采用的是自適應學習速率的BP算法
標簽： 神經網絡 識別 程序
上傳時間： 2013-12-09
上傳用戶：李夢晗
人工神經網絡(Aartificial Neural Network，下簡稱ANN)是模擬生物神經元的結構而提出的一種信息處理方法。早在1943年，已由心理學家Warren S.Mcculloch和數學家Walth H.Pitts提出神經元數學模型，后被冷落了一段時間，80年代又迅猛興起［1］。ANN之所以受到人們的普遍關注，是由于它具有本質的非線形特征、并行處理能力、強魯棒性以及自組織自學習的能力。其中研究得最為成熟的是誤差的反傳模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的網絡結構及算法直觀、簡單，在工業領域中應用較多。
標簽： Aartificial Network Neural 人工神經網絡
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：zhangzhenyu
非規則重復累積碼(IRA)在AWGN信道的編譯碼C程序，譯碼算法BP算法。程序用txt文檔保存。
標簽： AWGN IRA 重復 C程序
上傳時間： 2017-06-23
上傳用戶：13188549192
人工神經網絡，采用最常用的BP算法，使得讀者對神經網絡有更多了解。
標簽： 人工神經網絡
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：一諾88
人工神經網絡c語言實現，采用了神經網絡最常用的BP算法
標簽： 人工神經網絡 c語言
上傳時間： 2013-12-02
上傳用戶：caozhizhi
股票分析和預測是一個復雜的研究領域，本論文將股票技術分析理論與人工神經網絡相結合，針對股票市場這一非線性系統，運用BP神經網絡，研究基于歷史數據分析的股票預測模型，同時，對單只股票短期收盤價格的預測進行深入的理論分析和實證研究。本文探討了BP神經網絡的模型與結構、BP算法的學習規則、權值和閾值等，構建了基于BP神經網絡的股票短期預測模型，研究了神經網絡的模式、泛化能力等問題。并且，利用搭建起的BP神經網絡預測模型，采用多輸入單輸出、單隱含層的系統，用前五天的價格來預測第六天的價格。對于網絡的訓練，選用學習率可變的動量BP算法，同時，對網絡結構進行了隱含層節點的優化，多次嘗試，確定最為合理、可行的隱含層節點數，從而有效地解決了神經網絡隱含層節點的選取問題。
標簽： 股票 價格
上傳時間： 2017-05-11
上傳用戶：wd1314
·基于PCA和BP神經網絡算法的車牌字符識別
標簽： PCA BP神經網絡 算法 車牌字符
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：maizezhen
bp神經網絡算法
標簽： 神經網絡算法
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：weiwolkt
動量-自適應學習調整算法(BP改進算法)應用實例.zip
標簽： zip 動量 算法 改進算法
上傳時間： 2014-11-13
上傳用戶：alan-ee
L-M算法(BP的一種改進算法)應用實例
標簽： L-M 算法 改進算法 應用實例
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：SimonQQ
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