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专家－神经网络代码
- 专家系统－神经网络代码-expert system-neural network code
神经网络代码
- 神经网络代码,可在matlab6.0以上版本环境下运行
BP神经网络代码
- Bp神经网络算法(VC++实现)，包含main函数和BpNet类的控制台程序，带有详细的注释。
BP神经网络代码
- BP神经网络MATLAB、C、C++源代码
神经网络源代码
- 神经网络入门代码 适合初学者 代码简单 规模较小
tongyongshenjing
- matlab 通用神经网络代码,较全面，好不容易找到的。-common neural network matlab code, a more comprehensive, not easy to find.
MATLAB神经网络原理与实例精解
- 关于MATLAB中使用神经网络学习代码的书籍(MATLAB neural network learning books)
Iris数据集BP神经网络实例代码
- Iris数据集BP神经网络实例代码，该例子程序提供AForge.NET实现和matlab实现两种途径(Iris data set, BP neural network example code)
matlab 模糊神经网络代码
- 用于matlab神经网络的预测，可以更加便捷的处理相关数据，对已有数据进行预测。(Artificial neural network prediction based on MATLAB)
matlab通用神经网络代码
- matlab通用神经网络代码 matlab通用神经网络代码(Matlab general neural network code)
神经网络代码
- 应用神经网络进行数字识别，使用随机梯度算法和MNIST训练数据(Neural networks are used for digital identification, and data are trained using random gradient algorithm and MNIST)
精通MATLAB神经网络代码
- 《精通MATLAB神经网络》的全部源码，强烈推荐初学者下载学习("Proficient in MATLAB neural network" source code)
Matlab 通用神经网络代码
- 通用神经网络代码，适用于大多数普通场合使用和进一步开发(artificial neural network)
25种人工神经网络模型matlab源码
- 25种人工神经网络模型matlab源码 帮你轻松揭开神经网络神秘的面纱！(25 artificial neural network model matlab source code to help you easily reveal the mysterious veil of neural network!)
03BP神经网络
- 神经网络代码，对初学者很适合，很好用的，一起交流一起进步(Neural network code, very suitable for beginners, very good use, together with the progress of communication)
RNN网络代码
- 循环神经网络代码，简单实现深度学习的方式。初学者使用(Recurrent neural network code, a simple way to realize deep learning. Beginners use)
神经网络代码
- 关于径流月值的BP神经网络预测，经过证明可以得到想要的结果，分享给大家，一起交流学习。(The BP neural network forecast for monthly runoff has proved that the desired results can be obtained, sharing and exchanging learning.)
俩个卷积神经网络代码
- 卷积神经网络代码，用MATLAB语言编写，可在maltab平台中运行。(Convolutional neural network code, written in MATLAB language, can run in maltab platform.)
25个神经网络
- 这是神经网络代码，基本上都可以运行出来，希望采纳(This is neural network code, basically can run out, hope to adopt)
小波神经网络
- 小波神经网络代码预测模型，用于时间序列的预测。(This is a source code about wnn. The code is coding by matlab 2016a and it can apply to predict someting based on time series.)