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LVQ神经网络的学习算法
- LVQ神经网络结构 LVQ1学习算法 LVQ2学习算法及特点 LVQ神经网络学习算法的MATLAB实现 LVQ神经网络应用示例 LVQ神经网络与SOM神经网络的区别
数模讲义
- 神经网络，遗传算法等
基于RBF神经网络的CPI预测
- 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法，根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系，应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究，把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度更高，结果令人满意。
基于BP神经网络的厦门楼盘走势预测
- 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，
标准BP神经网络算法程序
- 神经网络一般程序
CPLD实现快速低开关损耗的优化SVPWM算法
- 介绍了利用ALTERA公司的Maxplus Ⅱ软件及ACEX芯片,基于一种用于三相电压型逆变器的优化SVPWM算法,来实现变频调速系统,该算法采纳Kohonen神经网络的优点。选择适当的调制方法和改进的算法，不但可以显著地缩短计算时间,且显著减少开关损耗。用复杂可编程逻辑器件(CPLD) 来实现这种算法非常简单合适。
BP-gaijin
- 介绍一种bp在神经网络上改进算法，效果比原bp算法要好-A bp improvement in the neural network algorithm, the effect is better than the original algorithm bp
GA
- 遗传算法及其MATLAB实现 主要内容： (1)遗传算法简介 (2)遗传算法的MATLAB实现 (3)应用举例 (4)遗传算法优化神经网络方向-MATLAB realization of genetic algorithm and its main elements: (1) brief introduction to genetic algorithm (2) realize MATLAB Genetic Algorithm (3) application, for exa
gann
- zh这是一个用遗传算法优化神经网络的例子-zh is a genetic algorithm with neural network examples
self-organizing
- 基于自组织特征映射神经网络的图像压缩算法，ＥＩ检索论文，绝对有参考价值．-Based on self-organizing feature map neural network image compression algorithm, EI retrieval papers, the absolute reference value.
BPe
- 有关BP神经网络改进算法的一篇论文,增加动量项,自适应学习率等-Of the BP neural network algorithm to improve the paper to increase the momentum, the adaptive learning rate
小波神经网络与BP网络的比较研究及应用
- 这是一篇硕士论文,关于小波神经网络和BP神经网络的比较,有详细的算法比较-This is a master' s thesis on wavelet neural network and BP neural network compared with the algorithm in detail
WindPowerForecastingusingFuzzyNeuralNetworks
- 运用神经网络预测风速，并提出算法，最后作出比较，说明神经网络是预测的良好模型-The use of neural network to predict wind speed, and algorithm, and finally make a comparison on neural network model is a good forecast
AnApproachToTheNeuralNetworkBasedDataMining
- 针对数据挖掘中的分类问题，本文提出了一种利用神经网络抽取分类规则都方法。为了易于抽取规则，采用遗传算法对神经网络的结构进行了进化。实际运行结果表明了该方法的有效性。-Classification is an inportant problem in data mining.This paper presents an approach to discover classification rules by using neural networks.Genetic algorithms is u
The_Status_Quo_of_Machine_Learning_of_Artificial_I
- 机器学习是人工智能的一个子领域，是人工智能中非常活跃且范围甚广的主要核心研究领域之一，也是现代智能系统的关键环节和瓶颈。机器学习吸取了人工智能、概率统计、计算复杂性理论、控制论、信息论、哲学、生理学、神经生物学等学科的成果，主要关注于开发一些让计算机可以自动学习的技术，并通过经验提高系统自身的性能。本文介绍了机器学习的概念、基本结构和发展，以及各种机器学习方法，包括机械学习、归纳学习、类比学习、解释学习、基于神经网络的学习以及知识发现等，并简单叙述了机器学习的相关算法，包括决策树算法、随机森林算
BP神经网络算法的C语言实现代码
- 用C语言编程，进行bp神经网络算法程序实现(BP neural network algorithm, program implementation)
MATLAB神经网络案例分析
- 用于刚刚学习人工智能算法，神经网络的初级学者，有助于了解(A junior scholar who has just learned artificial intelligence algorithms, neural networks, helps to understand)
基于神经网络和粒子群
- 用BP神经网络和粒子群算法的优化，主要针对的是函数最大值和最小值的寻找。
智能算法总结
- 该文档对智能算法，包括遗传算法、粒子群算法、禁忌搜索算法和人工神经网络算法等的概念和性能进行了基本总结(This paper summarizes the concept and performance of intelligent algorithms, including genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm, tabu search algorithm and artificial neural network a
6退火遗传算法优化BP神经网络的研究
- 退火算法优化BP神经网络的研究，介绍了一种新的方法(Annealing algorithm to optimize BP neural network)