完整的模式識別庫，包括矩陣運算，各種模式識別算法，如K均值、SVM、RVM、NN、LDA等
標簽： 模式識別
上傳時間： 2016-04-02
上傳用戶：vodssv
RON 在資源分配網絡的學習過程中引入了滑動窗口和網絡結構在線優化的思想，使網絡能根據最 近一段時間內的誤差信息自動實現網絡結構優化，從而使RBF網既能在線適應對象的變化
標簽： RON 資源分配 網絡 窗口
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：diets
基于BP神經網絡的 參數自學習控制 （1）確定BP網絡的結構，即確定輸入層節點數M和隱含層節點數Q，并給出各層加權系數的初值 和 ，選定學習速率 和慣性系數 ，此時k=1； （2）采樣得到rin(k)和yout(k)，計算該時刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）計算神經網絡NN各層神經元的輸入、輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調參數 ， ， ； （4）根據(3.34)計算PID控制器的輸出u(k)； （5）進行神經網絡學習，在線調整加權系數 和 ，實現PID控制參數的自適應調整； （6）置k=k+1，返回（1）。
標簽： BP神經網絡 參數 BP網絡 學習控制
上傳時間： 2016-04-26
上傳用戶：無聊來刷下
基于MATLAB實現的說話人識別程序，分別用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，對語音文件進行訓練和測試，效果不錯。~..~ 下面說明一下bprengong程序： 數據分別用來訓練和測試兩部分。 具體程序分為兩部分，第一部分為：計算識別模型 變量v是mfcc處理以后的矢量。因為數據可能長短不一，所以放在同一進行截取。p的每一行代表一個語音數據（共15個）。變量Pr為每一行的最大最小值。變量T為目標值。輸出神經元個數為15。 在訓練階段，如果用于訓練的輸入訓練樣本的類別標號為i（即語音數據的標號），則訓練時設第i個節點的期望輸出設為1。其余節點期望輸出均為0。 在識別時，當一個未知類別的樣本作用到輸入端時，考查各輸出節點的輸出，并將這個樣本的類別判定為輸出值最大的那個節點對應的類別。
標簽： MATLAB 識別 程序
上傳時間： 2016-05-23
上傳用戶：釣鰲牧馬
介紹神經PID控制，包括：基于神經元網絡、BP神經網絡、RBF神經網絡等PID整定的講解和相關的源代碼
標簽： PID 控制
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：edisonfather
神經網絡matlab源程序，RBF網絡的。
標簽： matlab 神經網絡 源程序
上傳時間： 2016-06-07
上傳用戶：gengxiaochao
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA優化的BP神經網絡程序，用于單因素時間 序列的預測,采用了單步與多步相結合預測 說明： 采用GA(浮點編碼)優化NN的初始權值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 優化權值
標簽： ga_bp_predict cpp 程序 BP神經網絡
上傳時間： 2014-02-18
上傳用戶：冇尾飛鉈
非常難得的adaboost程序，包括3維adaboost adaboost and rbf 等，非常適合adaboost感興趣的初學者
標簽： adaboost 程序
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：開懷常笑
Matlab寫得神經網絡的訓練實例，包括BP，RBF，SOFM等多種網絡，適合初學者
標簽： Matlab 神經網絡
上傳時間： 2016-08-03
上傳用戶：mpquest
Neural Networks ，8種神經網絡，BP，RBF，CPN等通過VC++來實現了！
標簽： Networks Neural
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：athjac
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