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神经网络方法
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神经网络Matlab程序
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神经网络遗传算法
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自适应神经网络在确定落煤残存瓦斯量中的应用
- 落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌
nnsysid
- 人工神经网络MATLAB工具箱，很好的诠释了ANN在MATLAB中的应用(artificial netural network MATLAB Toolbox)
BP人工神经网络负荷预测模型的L_M训练算法
- BP人工神经网络负荷预测模型的L_M训练算法(L_M training algorithm for load forecasting model of BP artificial neural network)
作业三图像去噪
- 人工神经网络 利用BP网络进行简单的图像去噪(Artificial neural network image denoising)
bpANNs
- 有一个隐藏层的人工神经网络程序。吴恩达Coursera上课程的程序，稍作修改。(There is a hidden layer of artificial neural network procedures.)
MATLAB作业孙振红
- 基于人工神经网络，通过原位测量得到的海底沉积物的声速值来反演海底沉积物的物理力学性质(Based on artificial neural network, the physical and mechanical properties of seafloor sediments are retrieved by the sound velocity of seafloor sediment measured in situ)
第一次作业
- 清华大学人工神经网络的第一次MATLAB作业(the first homework of neural network)
(16)人工神经网络
- 人工神经网络（nn）的学习资料和响应的代码(The learning data and response code of the artificial neural network)
dyb
- 人工神经网络的单样本数据分析，可以输出样本拟合曲线(The single sample data analysis of artificial neural network can output the sample fitting curve)
案例一
- 人工神经网络的MATLAB简单例程，可供初学者学习了解(Artificial neural network MATLAB simple routines for beginners learning to understand)
基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法
- 基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法(Face recognition method based on Gabor wavelet transform and artificial neural network)
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- 人工神经网络中的线性网络——单输入-单输出(Linear network in artificial neural network -- single input single output)
遗传算法BP网络
- 基于人工神经网络的遗传算法算法融合，利用遗传算法结合BP来达到最优结果(Algorithm fusion of genetic algorithm based on artificial neural network)
建模
- 利用matlab2012a，制作两个excel表格，一个是建模集train，另一个是验证集test，然后就可以构建出人工神经网络模型bp，之后再用验证集做外部验证。(Using MATLAB 2012a, two excel tables are made, one is the modeling set train, the other is the validation set test, then the artificial neural network model BP can be
人工神经网络
- 可以直接训练进行相应的计算，预测。可以直接用。人工神经网络
人工神经网络算法
- 人工神经网络算法实例应用，直接调参就可以用
tensorflow人工神经网络线性回归
- 通过人工神经网络实现收入与教育水平关系的线性回归。附带训练数据，