搜索资源列表
bp算法
- 采用典型的BP算法实现了有导师学习下的神经网络，采用输入层、隐含层和输出层的三层结构，实现了BP算法。
神经网络模式识别
- 在给定输入输出数据的前提下，通过模式识别锻炼出一个神经网络，并能对数据进行预测。
遗传算法优化bp神经网络
- 用遗传算法来优化bp反馈网络，源代码，内涵function函数及原函数，必要的数据，对学习应用十分有效。
sjwl
- bp神经网络对2ask，2fsk，4ask，4fsk，2psk，2fsk的训练学习(BP neural network, training, learning)
chapter3
- 图像处理 人工智能 神经网络 深度学习 数值计算(picture process artificial intelligence bp numberical calculation)
bp
- cheshi.m为使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序 xiaoguobijiao.m为BP和GRNN效果比较程序(Cheshi.m is a cross validation GRNN neural network prediction program Xiaoguobijiao.m is the BP and GRNN effect comparison program)
BP预测程序
- bp神经网络实现功率预测，含归一化和反归一化操作，属于通用代码(Power prediction based on BP neural network)
bp
- 神经网络预测,通过给定数据对以后数据时间预测，两种神经网络预测方法(Neural network prediction, two kinds of neural network prediction methods through the given data for later data time prediction)
RBF神经网络
- 利用RBF和BP神经网络中的工具箱函数去做函数逼近，(Making use of RBF neural network to do function approximation)
BP
- BP神经网络经过训练与学习，逼近非线性函数(BP neural networks are trained and studied to approximate nonlinear functions)
新建文件夹
- bp神经网络用于函数逼近，MATLAB源程序， 可运行实现(BP neural network for function approximation)
BP
- BP神经网络 。。。 C++ 。。。包含数据。。。(BP BP neural network... C++... Include data...)
新建文件夹 (2)
- 神经网络预测，用来根据几个输入值，来预测输出值(Neural network prediction)
DOF_BP
- 针对六自由度平台，运用BP神经网络求解六自由度平台反解，并且用验证样本集进行验证，精度较高(Using BP neural network to solve the six degree of freedom platform inverse solution)
PSO-BP和GA-BP
- 分别使用PSO和GA优化BP神经网络的参数，用于非线性函数拟合(PSO and GA are used to optimize the parameters of the BP neural network for nonlinear function fitting)
chapter1
- 语音特征信号分类，利用神经网络进行语音特征信号分类(Voice feature signal classification, the use of neural networks for voice feature signal classification)
BP网络
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法（梯度法），通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input layer）、隐层(hide layer)和输出层(outpu
c++ BP 神经网络
- 简单的BP代码,初学者可以从中学习写简单的神经网络代码。(Include subscribe ,initial,login in function.espeacailly has a methord of commnucation between base class and UI class)
BP_FUZZY
- 首先对M文件进行仿真，然后利用指令gensim(net,-1)将神经网络生成simulink模型，然后就利用mdl文件进行模糊神经网络组合算法的搭建，针对FOPDT(一阶延迟模型)进行仿真，并考虑存在噪声的干扰！(Firstly, the simulation of the M file, and then use the command gensim (net, -1) will generate the Simulink neural network model, and then buil
BP-network-master
- BP神经网络进行编程实例，两输入两隐含单元一输出.(BP neural network programming examples, to predict data tasks.)