MATLAB神經網絡工具箱ＢＰ算法的比較，比較它們的訓練時間長短以所達到的效果等等
標簽： MATLAB 神經網絡 工具箱 比較
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：refent
利用matlab開發(fā)平臺和相關的SVM優(yōu)化工具箱,及OAO,OAA,BSVM2算法模型,設計改進并實現(xiàn)非線性的模式分類實驗模型系統(tǒng).
標簽： matlab BSVM SVM OAO
上傳時間： 2017-07-17
上傳用戶：luke5347
用matlab實現(xiàn)高斯混合模型Em算法的源程序哪位有呀,幫幫忙啦- 工具箱與
標簽： matlab 高斯混合模型 算法 源程序
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：jqy_china
基于MATLAB的微粒群工具箱，算法模型中引入收縮因子，收斂速度有所提高，但對高維函數(shù)的優(yōu)化效果仍然不理想。
標簽： MATLAB 微粒群 工具箱
上傳時間： 2014-12-07
上傳用戶：qiao8960
1、掌握MATLAB優(yōu)化工具箱的基本用法，對不同算法進行初步分析、比較。 2、練習實際問題的非線性最小二乘擬合。
標簽： MATLAB 工具箱
上傳時間： 2015-04-04
上傳用戶：yulg
自己編的LMS自適應算法的MATLAB源程序 本程序內容： 產生一個信號+白噪聲序列，用lms算法自適應去除噪聲； lmsx.m為自適應函數(shù) task2.m為主函數(shù),其中調用lmsx.m
標簽： MATLAB LMS 自適應算法 源程序
上傳時間： 2013-12-06
上傳用戶：hphh
先進pid控制matlab仿真（第二版） 1、所有仿真算法按章歸類，光盤中的程序名與書中一一對應。 2、將光盤中的仿真程序復制到硬盤MATLAB運行的路徑中，便可仿真運行。 3、本書算法在MATLAB 5.3版下運行成功，并適用于其他版本。 4、程序chap1_11.mdl；chap3_2.mdl；chap3_5.mdl；chap6_2.mdl；chap6_4.mdl需要在Matlab6.5下運行，特此說明。 5、假如您對仿真程序有疑問，請及時通過 E-mail 與作者聯(lián)系。 北京航空航天大學 劉金琨 E-mail 地址： ljk@dept3.buaa.edu.cn或ljk@buaa.edu.cn
標簽： matlab pid 仿真 控制
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：lanjisu111
一個老外開發(fā)的地質統(tǒng)計學matlab工具箱，具有較全的統(tǒng)計算法如克里金、SVM
標簽： matlab 地質 工具箱
上傳時間： 2014-10-11
上傳用戶：hwl453472107
一個很好的fast marching算法的工具箱，是用matlab語言編寫的
標簽： marching fast 算法 工具箱
上傳時間： 2015-09-24
上傳用戶：VRMMO
本例研究利用Matlab工具箱的BP網絡仿真某系統(tǒng)故障的預測,假設3個故障的樣本分別為(1 1 0), (0 1 1)(1 0 1), 3個故障分別編碼為(1 0), (0 1), (1 1),下面利用BP工具函數(shù)設計網絡,用自適應學習率算法進行BP的設計、訓練和仿真。
標簽： Matlab 分 BP網絡 工具箱
上傳時間： 2015-09-27
上傳用戶：源弋弋
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