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根据鸢尾花多组数据先训练网络再对样本进行测试
- 基于BP神经网络，根据鸢尾花多组数据先训练网络再对样本进行测试，给出分类结果,Based on BP neural network, in accordance with multiple sets of data iris network before training again for testing classification results are given
m2
- 利用matlab自带工具箱来计算BP神经网络，算法简单，并进行了测试集输出对比。-Calculated using matlab toolbox comes with BP neural network algorithm is simple, and tested set of output contrast.
V_Win
- 一套基于C#开发的神经网络测试大气环境分析系统-C#-based development of a neural network analysis system for testing the atmospheric environment
BP神经网络训练和测试
- 三个程序，其中包括如何确定隐层节点数，BP神经网络训练和神经网络测试，替换相关数据即可使用。
BP神经网络运动状态分类
- 该程序可以通过训练集对所构建的BP神经网络进行训练，并能通过测试集，即对不同的运动状态进行分类。(The program can train the constructed BP neural network through the training set, and can classify the different motion states through the test set.)
GA-BP神经网络应用实例之MATLAB程序
- 使用MATLAB编写的GA-BP神经网络，可进行多组数据处理 % gap.xls中存储训练样本的原始输入数据 37组 % gat.xls中存储训练样本的原始输出数据 37组 % p_test.xls中存储测试样本的原始输入数据 12组 % t_test.xls中存储测试样本的原始输出数据 12组(MATLAB implementation of the GA-BP neural network,% gap.xls stored in the training sample of the
神经网络自动跑马里奥
- 利用神经网络学习跑马里奥,脚本源码是NEAT.lua,已经整合在一起 测试方法:打开模拟器EmuHawk.exe,载入游戏,进入游戏后保存(save state),进入目录\SNES\State,找到刚才保存的文件,重命名为DP1.state,把这个文件复制到LUA文件夹和模拟器文件夹下,运行脚本就可以了. 哔哩哔哩上有作者的演示视频,搜索MarI/O(Use neural networks to learn how to run Mario)
bp神经网络
- Matlab实现前向神经网络的方法 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集(Implementation of feedforward neural networks by Matlab)
Artificial_Intelligence_EA神经网络 五星
- EA描述 这个EA使用神经网络技术，虽然只包含一个感知器，却有良好的结果。此感知器能接收MACD指标的数据。 货币对：欧元/美元 时间段：1分钟 EA逻辑 EA根据开仓价格来操作。根据真实交易来得到最佳结果。测试的详细结果见下图： EA模拟了一个神经网络来发出买入/卖出信号。您可以通过设定加权参数来优化机器人。这个建议也检测自由保证金来监控交易操作。 输入选项 x1 … x4 —感知器加权（优化时选择） FastMA —针对 MACD 的快速移动平均线时间间隔 S
BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合
- BP神经网络构建根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP神经网络结构为2—5—1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。 从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据，从中随机选择1900组作为训练数据，用于网络训练，100组作为测试数据，用于测试网络的拟合性能。(Construction of BP neural network for nonlinear function fitting structure acc
卷积神经网络
- 建立卷积神经网络；使用训练样本对卷积神经网络进行训练；使用测试样本对卷积神经网络进行测试；卷积神经网络的前向计算过程；计算目标函数值，以及目标函数对权值和偏置的偏导数；更新网络的权值和偏置。(A convolutional neural network; convolutional neural network is trained using the training samples; test the convolutional neural network using the test s
第5章 线性神经网络
- MATLAB程序学习资料，线性神经网络程序例子，带一组测试数据(MATLAB program learning materials, linear neural network program examples, with a set of test data.)
第6章 BP神经网络
- MATLAB学习资料，BP神经网络程序，带一组测试数据。(MATLAB learning materials, BP neural network program, with a set of test data.)
第8章 自组织竞争神经网络
- MATLAB学习资料，自组织竞争神经网络，带一组测试数据。(MATLAB learning materials, self organizing competitive neural network, with a set of test data.)
第9章 反馈神经网络
- MATLAB学习资料，反馈神经网络，带一组测试数据。(MATLAB learning materials, feedback neural network, with a set of test data.)
第11章 用GUI设计神经网络
- MATLAB学习资料，用GUI设计神经网络，带一组测试数据。(MATLAB learning materials, using GUI to design neural network, with a set of test data.)
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- 使用BP神经网络，实现非线性系统建模，包括完整的程序和测试数据。(BP neural network is used to realize nonlinear system modeling, including complete program and test data.)
第三代神经网络
- 本文主要介绍深度学习以及复杂layman形式运算的深度网络。通过真实数据的实验，定量比较，证实（或证伪）深度神经网络理论在外汇交易中的优势。当前主要用途是分类，基于深度神经网络模型创建一个指标和一个EA，根据客户端/服务器的方式进行运作，并对它们进行测试。(This paper mainly introduces deep learning and deep network of complex layman form operations. Through real data experime
MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）
- 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。(This project is based on Matlab bp neural network Handwritten digit recognition system. With GUI human-computer interactive interface. Read in the
基于BP神经网络的色空间转换
- 本案例为基与bp神经网络对pantone色卡中RGB空间向Lab空间转换的源码，并已经调试成功输入层输出层函数与神经元个数。附加功能：直接得出各色块的Eab色差已经测试样本与预测样本的相关系数。经多次实验，相关色差在2~3之间，低于CIE认可标准：4，相关系数达到0.96以上，可以准确预测绝大多数色块，用于色彩管理建模。(This case is for color space converting(RGB Space to Lab Space) You can master how to u