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MATLAB神經(jīng)(jīng)網(wǎng)(wǎng)絡(luò)(luò)

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

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

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

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

上傳用戶：kr770906
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

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

上傳用戶：英雄
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), 自己寫的請(qǐng)多包含

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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C++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C++神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，c++，BP網(wǎng)絡(luò)模型，適用于多對(duì)一

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上傳時(shí)間： 2017-04-09

上傳用戶：iswlkje
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

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

標(biāo)簽： 算法

上傳時(shí)間： 2014-01-27

上傳用戶：hphh
跟類神經(jīng)網(wǎng)路有點(diǎn)像的東西

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。

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上傳時(shí)間： 2014-01-18

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小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來(lái)源圖片training過(guò)後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來(lái)對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashol

小弟撰寫的類神經(jīng)pca對(duì)圖片的壓縮與解壓縮,對(duì)來(lái)源圖片training過(guò)後,可使用該張圖像的特性(eigenvalue和eigenvetex)來(lái)對(duì)別張圖解壓縮,非常有趣的方式,再設(shè)定threashold時(shí)注意時(shí)值不要過(guò)大,因?yàn)檫@牽涉inverse matrex的計(jì)算.

標(biāo)簽： eigenvalue eigenvetex threashol training

上傳時(shí)間： 2015-12-02

上傳用戶：wpwpwlxwlx
累神經(jīng)系統(tǒng) Backpropagation.

累神經(jīng)系統(tǒng) Backpropagation.

標(biāo)簽： Backpropagation 系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2013-12-20

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