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基于神经网络的图像识别程序
- 基于神经网络的识别程序，程序采用三层BP网络训练，采用了普通定义中加入动量因子的训练法，精确度很高。-based on neural network identification procedures, procedures adopted a three-tier network training BP, with its definition of momentum into the training factor, a high degree of precision.
PSO_Java
- 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域，基于Java语言实现。-Compared with the genetic algorithm, PSO has the advantage is simple and easy and there is no need to adjust many parameters. Has been widely applied to function o
zx_pr_exp_6
- 选择合适的方法对车牌进行预处理，车牌定位，字符分割； 设计神经网络结构，利用神经网络训练字符，实现字符识别； 设计Matlab或者VC++程序编程实现完整的车牌识别系统。 -recognition of the car bland
BP
- BP神经网络训练程序，可以用来做各种计算，如线性拟合-BP neural network training procedures can be used for various calculations, such as linear regression, etc.
pso
- PSO算法简单、易实现且参数较少，现已被应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其它遗传算法的应用领域-PSO algorithm is simple, easy to implement and less parameters, have been applied to function optimization, neural network training, fuzzy system control and other applications of genetic algorit
neural_networks_f90
- fortran的神经网络训练程序。 Phil Brierley提供 更多信息见 www.philbrierley.com -Neural Network in Fortran90 !! Multilayer Perceptron trained with !! the backpropagation learning algorithm !! coded in Fortran90 by Phil Brierley !! www.philbrierley.com !
chap7
- 通过BP神经网络训练实现分类，将三维的输入转化为固定的二维输出(Through the BP neural network training to achieve classification, the three-dimensional input into a fixed two-dimensional output)
net
- BP神经网络训练的代码，对于初学者非常有用。(neural metwork training)
PNN网络代码
- 概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(Probabilistic neural network was first proposed by Dr. D.F.Speeht in 1989. It is a branch of radial
BP神经网络未优化
- 根据输入输出样本训练BP网络，达到一定精度，使用此网络进行预测(According to the input and output samples, the BP network is trained to achieve a certain precision, and the network is used to predict the network)
神经网络代码
- 识别印刷体26个大写英文字母的训练网络（任意五个字母），用newff或feedforwardnet构建(A training network (any five letters) that identifies 26 letters of English letters in a printed form, constructed with newff or feedforwardnet)
hybrid_PSO___GD_training_of_RFNN
- 混合粒子群优化的神经网络训练完整代码，matlab实现(hybrid particle swarm optimization for RFNN training implemented by matlab)
模糊神经代码
- 下面这段程序是网站上帖子里面贴的模糊神经网络matlab实现参考程序，但是程序的中文注解写的很乱，大概看懂了下。运行是没问题的， 经过训练后的参数比较差，用原数据输入训练好的网络，得出结果和要的结果误差很大，不明白是怎么回事？ 还有要是多输入多输出这段程序该怎么改？模糊神经网络可以用matlab工具箱实现吗？ 还有输入数据差别比较大（就是大小差异大）是不是要进行归一化再学习训练呢？ 求解，求解答！ 对于你的帮助不胜感激！(Processing data for pr
BP网络，信号，消噪
- 该程序可以用信号数据训练BP神经网络，进行消噪(The program can use signal data to train BP neural network for denoising.)
BP_annotate
- 模拟仿真 ，神经网络训练，BP神经网络算法及建立(simulink,train,BP net work)
肌电BP
- matlab例程 bp神经网络训练算法(BP neural network training algorithm)
BP神经网络python简单实现
- 去掉神经元类，把功能合并入NetLayer类中，使用矩阵计算加快速度 调整代码实现批量训练方法。 优化程序中numpy库运算顺序，避免产生中间变量(Remove neuron classes, merge functions into NetLayer classes, and use matrix to calculate speed.)
Deep Neural Network
- 深度神经网络训练过程中：首先是进行初始化，根据需求设置神经网络的基本结构；然后进行前向传递（feedforward），层与层之间进行传递，求得误差；然后进行反向传播（back propogation），根据误差最小化原则，使用随机梯度下降法，对各个参数进行求导，确定下降方向，对各个参数进行更新(In the training process of deep neural network, firstly, initialization is carried out, and the basic
speech-derev-dnn-master
- 利用深度神经网络训练模型，以实现语音去混响(Using deep neural network training model to achieve speech de reverberation)
BP神经网络股票预测
- 分别采用BP网络和RBF网络进行数据预测 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 BP神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing pr