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common-Neural-Network-codes
- 几种常见的神经网络的matlab实现，包括BP网络，RBF网络，MLP网络，线性网络。-Several common neural network matlab implementation, including the BP network, RBF network, the MLP networks, linear networks.
rbfxianxingjianmo
- 基于RBF神经网络对传感器的线性系统用MATLAB软件进行仿真建模程序-Based on RBF neural network to the sensor linear system with the MATLAB software simulation modeling procedures
BPnetwork
- 实现BP神经网络训练的小程序。采用单输入单输出的3层BP网络，神经网络隐层采用标准的sigmoidal激活函数，输出层采用线性激活函数。-BP neural network training procedures. Single-input single-output three-layer BP network, the neural network hidden layer using a standard sigmoidal activation function, the output
EEG-based-identification-method
- ：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。
neutral-network
- 通用感应器神经网络 通用线性网络进行预测-neutral network neutral network neutral network neutral network
The-adaptive-Neural-Network-
- 基本上实现这些类型的神经网络： 自适应线性网络（ADALINE） 多层多层感知器网络 广义径向基函数网络 动态细胞结构（DCS）网络与高斯或圆锥形的基础功能-There are blocks that implement basically these kinds of neural networks: Adaptive Linear Networks (ADALINE) Multilayer Layer Perceptron Networks Generalized
FIR-filter-BP-MATLAB
- 基于神经网络的 一维线性滤波器 分为I到VI型 等波纹数字滤波器 用matlab实现 -One dimensional wave digital filter based on neural network using MATLAB implementation
Inpaintin-by-Soft-computin
- 、改进基于自组织神经网络的数字图像修复算法，提出了使用自组织网络基于样 本块的图像修复算法，该算法强调对线性结构的修复，从而更符合人类视觉的连通性原 理。-The a_bove method is impmvcd and an exemplar-baSed inpainting method using SOM is proposed．This method eIlcourages linear stnlcnlres to be syIlthesized to realize tll
neural-network-code
- matlab 通用神经网络代码，感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络-matlab generic neural network code, sensors, neural networks, linear network, BP neural network, radial basis function network
bp-example
- 利用两层BP神经网络训练加权系数。隐含层的激活函数取S型传输函数，输出层的激活函数取线性传输函数-Weighting factor of two layers of BP neural network training. The hidden layer activation function to take the S-shaped transfer function, the output layer activation function to take a linear transfer
Pattern-Recognition_MATLAB_1
- 线性分类器设计，1_k近邻法，剪辑法，ANN-BP神经网络法，聚类分析法，特征选择，特征提取等模式识别常用算法，内有matlab可运行实现，还有word文档的说明。对于学习，是做好的资料。-Commonly used algorithm for linear classifier design the 1_k nearest neighbor, clip, ANN-BP neural network method, cluster analysis, feature selection, fea
FIG002
- Rosenblatt感知机Matlab实现算法线性分类器的第一个迭代算法是1956年由Frank Rosenblatt提出的. 这个算法被提出后, 受到了很大的关注. 感知器在神经网络发展的历史上占据着特殊的位置: 它是第一个从算法上完整描述的神经网络. 在20世纪60年代和70年代, 受感知器的启发, 工程师, 物理学家以及数学家们纷纷投身于神经网络不同方面的研究. -Rosenblatt perceptron Matlab algorithm linear classifier, an
oworrddistinnf
- 脱机字符识别算法，包含手写数字识别之Fisher线性判别，手写数数字识别之模板匹配法，数字识别之神经网络法，细化算法 已通过测试。 -Off-line character recognition algorithm, contains handwritten numeral recognition of the Fisher linear discriminant, the template matching method for handwritten numerals recogniti
Adaptive-linear-element
- 掌握用Matlab人工神经网络工具箱设计自适应线性元件的方法，掌握人工神经网络学习和训练过程；理解误差曲面；分析比较自适应线性元件的不足。-Master with Matlab artificial neural network toolbox design adaptive linear element method, to master artificial neural network learning and training process understand the error
fenlei
- 在VC++6.0环境下运行.手写数字的分类识别，并有详细的程序使用方法。分别采用模板匹配分类器，Bayes分类器，线性函数分类法，非线性分类，神经网络分类器进行识别，功能强大，还可以对比各种算法的优劣。-VC++6.0 environment run. Classification and recognition of handwritten digits, and a detailed program to use. Template matching classifier Bayes cla
ZCXLJ
- 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
l125
- 神经网络，神经自校正控制器的matlab仿真，神经网络控制与matlab仿。反馈线性化控制。-Neural networks, neural self-tuning controller matlab simulation, neural network control with Matlab simulation. Feedback linearization control.
document
- 自己编程实现的K_means、BP神经网络对Irisic数据分类、4点交比、单个神经细胞的线性分类’以及LOG与Lap的效果比较。并附有代码所使用的irisic的数据-Own programming of K_means, BP neural network Irisic data classification, 4:00 cross-ratio, a single linear classification of nerve cells' and the comparison of t
ANNs-Source
- 感应器神经网络、线性网络、BP神经网络、径向基函数网络 -ANNs four ways
backpost
- bp神经网络原理,利用最小均方误差来进行权值修改，能够解决一般的线性函数模拟。-bp neural network used meansquareerror