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nnmc
- 是神经网络的模式识别源代码，可以直接使用；很好用的！-Is a neural network pattern recognition source code, can be used directly good use!
file2
- 人工神经网络的MATALAB文件，要用的人可以下载，物品也是下别人的。；-Artificial Neural Network MATALAB documents, use can be downloaded items is under someone else
bp
- Visual C++源程序；利用神经网络进行0-9十个数字图像的识别。-Neural network identification numbers 0-9
letterrecognition
- 利用BP神经网络实现字母识别；由于是新手，大家指正；-Using BP neural network implementation letter recognition are because novice, everyone correction
Matlab_general_neural_network
- Matlab 通用神经网络代码；介绍说明以及源代码-General Matlab neural network code introductory notes, and source code
CHAPTER4
- 本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明，神经网络PID控制器参数调节简单，具有很高的精度和很强的适应性，可以获得满意的控制效果。-This paper discusses the nerv
LmNet_PF
- LmNet PF 神经网络预测平台是公司基于最优神经网络算法(Levenberg-Marquardt动量项法)开发的通用预测平台工具。它是针对用户进行预测需要，快速构建神经网络应用的通用预测平台，它能解决包括销售量预测、销售价格预测、成本预测、市场潜力预测、新产品价格预测等方面的预测分析。功能包括：新建、修改网络模型；网络训练；网络仿真；误差分析；专家样本数据自动生成；节点配置；数据归一化处理；网络参数初始化设置等。~..~ -Neural Network Prediction LmNet
Alpha_Beta
- 基于VC++的神经网络剪枝算法程序；“剪枝算法”是一种通过简化神经网络结构来避免网络过拟合的有效方法之一。内附程序说明文档，介绍了该算法的主要原理，运行结果说明以及程序流程图。是很好的学习资料-VC++ based on neural network pruning algorithm program " pruning algorithm" is a kind of neural networks by simplifying the network architectur
BP
- 神经网络bp算法VC++实现网络的相关运算有：1、网络的输入输出接口，即训练数据的输入，各层权值和节点阈值的输出；2、网络的学习，包括前向传播运算和反向传播运算，误差估计，权值阈值修改；3、网络预测的实现等等。其中网络的学习算法采用变步长和加动量项的优化学习算法，经过我的实验对网络的学习效率有很大提高-Neural network bp algorithm VC++ to achieve the network-related operations: 1, the network input a
BP-matlab
- 基于C开发的三个隐层神经网络,包括 1）初始化权、阈值子程序； 2）第m个学习样本输入子程序； 3）第m个样本教师信号子程序； 4）隐层各单元输入、输出值子程序； 5）输出层各单元输入、输出值子程序； 6）输出层至隐层的一般化误差子程序； 7）隐层至输入层的一般化误差子程序； 8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序； 9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序； 10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子
work
- 本文中有两个函数m文件：model126.m是一个用于预测的完全没有用工具箱函数的补偿模糊神经网络主程序，用于仿真、对比训练数据和网络输出的差异；cb.m是一个非线性系统的数学模型，在model126.m中用“ode45”函数求解这个数学模型后，可以得到105个x1(t)、x2(t)和y(t)，从而建立起一个两输入一输出的补偿模糊神经网络。-failed to translate
xiaobo
- 本书全面系统介绍了小波分析的基本理论和最新研究成果，重点介绍小波分析的应用成果，并通过软件实现来检验应用效果。全书分为三篇：第一篇是小波理论，包含8章内容，小波分析的发展历史及文献综述、准备知识、多分辨分析与共轭滤波器、连续小波变换、最佳小波基的构造及算法、二维母小波的构造、框架与样条小波理论、时间----频率分析；第二篇是小波应用，包含12章内容，详细介绍了小波分析在图象压缩、流体力学、工业CT、故障诊断、语音分割、数学物理、地球物理勘探、医学细胞识别、线性系统、神经网络等方面的应用；第三篇是
code
- 三层BP神经网络对药品的销售进行预测。：输入层有四个结点，隐含层结点数为5，隐含层的激活函数为tansig；输出层结点数为1个，输出层的激活函数为logsig，并利用此网络对药品的销售量进行预测，预测方法采用滚动预测方式，即用前四个月的销售量来预测第四个月的销售量。-Three-layer BP neural network to forecast the sales of drugs. : Input layer has four nodes, 5 hidden layer nodes, hi
delphi_SMap01
- 模糊自组织神经网络，用于特征提取；参数可以修改，方便应用-fuzzy self organization map
read2
- 能够快速地实现txt中的汉字和数字的读取，并附有简单的画图实例；另有rbf神经网络预测源代码-Txt quickly realized characters and numbers in the reading, along with simple drawing examples otherwise rbf neural network source code
development-risk-prediction
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，
pid
- 人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极 高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真； 而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种 算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合， 构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境 下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。 -Artificia
car
- 汽车车牌的图像识别。 根据车牌凸角轮廓特征，采用MPP算法进行车牌倾斜校正；采用彩色图像分割方法，最大限度的去除图像噪声干扰；设计了基于神经网络的多种彩色背景车牌字符识别方法，取得了良好的效果。-Image recognition of vehicle license plates. According to plate convex contour feature, the use of MPP plate tilt correction algorithm using color imag
Gesture-Recognition-
- 本文提出一种用于手势识别的新方法，它将图像的方向直方图矢量(0Hv)与神经网络相结合。其特点在于选用 图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量，该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性，这正是手势识别所要 解决的关键问题。在训练阶段，首先需要建立手势样本的特征矢量库；在识别阶段，本文选用三层BP网络作为分类器，获得 了90％以上的识别率。本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论，识别结果达到预期要求。-In this paper，a new method of gest
Example2
- bp神经网络用于模式分类，涉及归一化、详细的训练参数介绍及设置；-bp neural network for pattern classification, involving normalization, detailed descr iption and set of training parameters