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XPButton
- MATLAB完成的神经网络源程序ann_ 功能比较完备， 适合初学者使用。 请珍惜！
BPC
- C语言编写的BP神经网络算法，通用性比较强，读着只需要在使用时改掉几个传递参数即可调用
gray_system
- 利用灰色系统进行预测的几篇好论文: BP神经网络_灰色系统联合模型预测软基沉降量 非线性时间序列神经网络预测方法的研究及应用 股票投资价值灰色马尔可夫预测 股票投资价值灰色系统模型及应用 灰色关联神经网络模型在股指预测中的应用 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色神经网络预测模型的应用 灰色-神经网络综合预测模型
mud.rar
- 各种多用户检测算法性能的比较，含神经网络算法，解相关算法等,A variety of multi-user detection algorithm performance as compared with neural network algorithm, decorrelation algorithm
nesors
- 神经网络VC实现,使用VC来实现bp神经网络，很好的实现了鸢尾花的数据分类，得到比较理想的结果。-bp network
BPalgorithm
- bp神经网络算法，是用c语言实现的，比较简单，供初学者练手-bp neural network algorithm
sourcecode
- 在VC++6.0平台上的基于神经网络的一个比较实用的矩阵类源代码-In VC++6.0 platform based on neural network of the matrix a more practical type of source code
ANN-in-maneuvering-target-tracking
- 在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
BP
- BP神经网络，详细知识，内附代码，自己感觉比较使用-BP neural network, detailed knowledge, containing a code themselves feel more use
BP-neural-network
- BP神经网络，包括由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。-BP neural network，By a large number of simple basic components- neurons interconnected by adaptive nonlinear dynamic systems. The structure and function of each neuron is
Comparative-Study-ofSVM-and-BP
- 支持向量机和BP神经网络比较研究源程序代码，希望对大家有用！-A Comparative Study of Support Vector Machine and BP Neural Network
danPID
- 神经网络PID 比较好用的PID控制算法，虽然不能很好的实现，但是也可以作为参考(ANN PID Neural network PID relatively easy to use PID control algorithm, although not very good to achieve, but can also be used as a reference)
支持向量机和BP神经网络比较研究源程序代码
- 支持向量机和BP神经网络比较研究源程序代码(Support vector machine and BP neural network comparative study source code, if there is a problem, you can contact QQ1373687980)
人工神经网络例子
- 人工神经网络练习实例，可用于初学人工神经网络的同学，实例都比较简单(Artificial neural network training examples)
模拟退火算法
- 提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的径向基(RBF)网络参数优化算法,首先利用减聚类算法确定网络径向基函数中心的个数,再用PSO算法优化径向基函数的中心及宽度,最后用PSO算法训练隐含层到输出层的网络权值,找到神经网络权值的最优解,以达到优化神经网络学习的目的。最后,通过一个实验与最小二乘法优化的神经网络进行了比较,验证了算法的有效性。(Particle swarm optimization (PSO) optimization of RBF network)
第5章 Hopfield神经网络
- 用声卡进行数据采集，产生一正弦波，计算机通过扬声器把此正弦波用声音的形式发出；用话筒，把声音采集，然后比较这两种信号(Using sound card to collect data and produce a sine wave, the computer sends out the sine wave in the form of sound by means of loudspeaker, and uses microphone to collect the sound, then com
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
- matlab神经网络源代码，案例比较多方便查询(matlab neural network source code)
DropOut深度网络
- 深度神经网络在测试时面对如此大的网络是很难克服过拟合问题的。 Dropout能够很好地解决这个问题。通过阻止特征检测器的共同作用来提高神经网络的性能。这种方法的关键步骤在于训练时随机丢失网络的节点单元包括与之连接的网络权值。在训练的时候，Dropout方法可以使得网络变得更为简单紧凑。在测试阶段，通过Dropout训练得到的网络能够更准确地预测网络的输出。这种方式有效的减少了网络的过拟合问题，并且比其他正则化的方法有了更明显的提升。 本文通过一个简单的实验来比较使用Dropout方法前后网络
采用广义回归神经网络GRNN进行货运量预测
- 针对货运量预测问题，建立广义神经网络，对货运量进行预测。同时建立了BP神经网络，通过预测误差进行比较(Aiming at the problem of freight volume prediction, a generalized neural network is established to predict freight volume. At the same time, a BP neural network is established to compare the predicti
神经网络EA源码
- 该文件为神经网络EA源码，可作为研究参考，因为该EA逻辑比较简单已经不适合目前的市场，只能作为研究用，切勿用于实盘。