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搜索资源 - neural network regression
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有关于广义回归神经网络的应用实例的代码程序-Generalized regression neural network application examples
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SVM神经网络的回归预测分析---上证指数开盘指数预测-SVM regression neural network analysis of the Shanghai Composite Index opened--- Index Forecast
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。-SVM and BP neural networks, although non-linear regr
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RBF人工神经网络的分类和回归方法的仿真-RBF artificial neural network classification and regression simulation
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SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测-SVM regression neural network analysis of evidence on the opening index forecast---
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支持向量机神经网络的回归预测分析 以上证指数预测为例-Regression analysis of support vector machine neural network prediction for example Shanghai Composite Index
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：基于脑电信号的身份识别是通过采集试验者的脑部信号来进行身份认证。对于同一个外部刺激或者主体在思考同一个
事件的时候，不同人的大脑所产生的认知脑电信号不同。选取与运动意识想象有关的电极后，分析不同个体在特定状况下脑
电的个体差异，采用以回归系数、能量谱密度、相同步、线性复杂度多种信号处理结合方法对运动想象脑电信号进行处理来
进行特征提取。组合多元特征向量并运用多层BP 神经网络对不同个体的脑电信号进行分类，并在不同的意识想象及不同数
据长度、不同的波段对试验者进行识别率验证分析。
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遗传算法优化bp神经网络权值，用于函数回归预测。-The genetic algorithm optimization bp neural network weights for the prediction of function regression.
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RBF神经网络用于分类与回归，非常好的一个例子，可以下载参考一下-RBF neural network for classification and regression, and a very good example, you can download reference
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最新的SVM源码，用于数据分类或回归，效果优于神经网网络。C的源代码，请尽量在Linux或者Unix下编译。
-The latest source of SVM for data classification or regression, better than the neural network network. C source code, please try to compile under Linux or Unix.
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RBF神经网络用于分类与回归,文件说明：1、NeurallNetwork_RBF_Classification.m
-RBF neural network for classification and regression, the document describes: 1, NeurallNetwork_RBF_Classification.m
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SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测-SVM Regression analysis of the neural network--- permit opening index forecast
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SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测。
基于matlab的.m文件-SVM Regression analysis of the neural network--- permit opening index forecast. Matlab-based m file
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神经网络处理回归问题采用非批处理算法能够处理各种回归问题用c语言和矩阵运算解决回归问题-Neural network processing regression problems using non-batch algorithm to be able to handle all kinds of regression problems to solve regression problems with c language and matrix operations
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Some simple statistical learning techniques, demonstrated with the R language. Including linear regression, logistic regression, neural network example, support vector machine, and random forest example usage and the corresponding libraries needed.
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通过matlab编程，建立了基于广义神经网络的数据预测，并通过交叉验证进行网络的训练，取得了不错的预测效果-By matlab programming，we established the data forecasting based on generalized regression neural network, and we use corss-validation to train the network,which obtains better forecasting effect.
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支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Support vector machines and BP neural network can be used for non-linear regression f
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GRNN的数据预测:基于广义回归神经网络货运量预测-The GRNN data Forecast: Cargo Forecasts based on generalized regression neural network
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SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测-SVM Regression analysis of the neural network--- permit opening index forecast
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应用matlab软件，通过RBF神经网络实现非线性函数回归。-Application of matlab software, RBF neural network nonlinear function regression.
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