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搜索资源 - Vector Neural Network
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神经网络实例集。包括以下几个程序单层线性神经网络实例、感知器神经元解决较复杂输入向量的分类问题、基于感知器神经网络处理复杂的分类问题、数值分析程序matlab-GUI、用BP网络完成函数的逼近源程序、自组织特征映射应用实例-Examples of neural network sets. Procedures include the following examples of single-layer linear neural network, perceptron neuron input
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MATLAB中应用支持向量肌（SVN）神经网络对模式识别处理-MATLAB Application of Support Vector muscle (SVN) neural network for pattern recognition processing
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本文运用了神经网络中的自组织向量机和小波变换相结合，实现了图象的压缩，通过训练样本，得到好的结果-In this paper, the neural network of self-organizing vector machine and wavelet transform combining image compression achieved through the training samples obtained good results
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人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本程序对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,-Artificial Neural Network (ANN) the generalization characteristics of neural networks are the most important characteristics, but also not easy to guarantee the most f
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对采集到的电压信号进行小波包分解提取特征向量，再进行BP神经网络训练-On the acquisition of the voltage signal to the wavelet packet decomposition to extract feature vector and then BP neural network training
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。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。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。
-Support Vector Machine and BP neural network, ev
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火灾视觉特征的提取是视觉火灾探测中的关键问题. 我们主要研究色彩、纹理以及轮廓脉动
等特征的提取,并提出一种度量轮廓脉动信息的距离模型,该模型在规格化的傅立叶描述子空间能
够准确地度量这种时空闪烁特征. 实验结果表明,该方法具有比较好的鲁棒性,有助于提高视觉火
灾探测的准确率、降低误报漏报率.-Based on investigating color , text ure and temporal feat ures for vision based fire detection ,
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Neural Network C language BP neural network solution differences or problems canny source HMM C language isodata K-MEANS License Plate Recognition System Vector Quantization C Language
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popfnn神经网络，它是一种模糊伪输出的神经网络(pseudo-outer-production fuzzy nerual network).可用于模式识别。运行pop1可以训练输入的特征向量，extractionpop使用来抽取图片的特征向量的。-popfnn neural network, it is a pseudo-output fuzzy neural network (pseudo-outer-production fuzzy nerual network). can be use
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a svpwm based neural network of 3 level inverter-a svpwm based neural network of 3 level inverter
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A VECTOR CONTROLLED INDUCTION MOTOR DRIVE
WITH NEURAL NETWORK BASED SPACE VECTOR PULSE
WIDTH MODULATOR
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This paper describes a Model Reference Adaptive
System (MRAS) based scheme using a multilayer
Recurrent Neural Network (RNN) for online speed
estimation of sensorless vector controlled induction
motor drive.
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完整的包括皮肤及动作识别的C++人脸检测源代码，涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络（ANN），支持向量机（SVM），SSE编程，图像处理，直方图均衡，图像滤波，C++编程等。-Complete, including skin and actions identified C++ face detection source code, the technology involved are: wavelet analysis, scaling down m
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神经网络支持向量机程序，用于模式识别,预测-Neural network support vector machine program for pattern recognition, prediction
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城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键. 基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经
网络的交通预测模型GA-WNN ,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷. 仿真实验验证了GA-WNN 预测模型对短时交通流的
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神经网络系统，关于感知器程序，对如下输入、输出样本进行分类，输入样本如下：
所对应的输出的10组二元目标矢量为：
-Neural network system perceptron procedures classified as input and output samples and input samples as follows: corresponding to the output of the 10 groups of the binary target vector:
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设用7个短线段构成1,2,3,4,5,6,7,8,9,10共10个数码图形，令这7个线段分别用一个矢量 来代表，又设对数码图形中用到的线段，相应分量取值为1，未用到的线段相应的分量取值为0，因此每个数码图形分别可由一个矢量表示，其顺序编号为： ，试设计一神经网络，能够区分奇数码和偶数码。-Set with seven short line segments 1, 2, 3, 4, 5, 10 digital graphics, 7 segment represented by a vector,
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Matlab神经网络工具箱函数涉及的网络模型有，感知机网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络、自组织神经网络、学习向量量化神经网络、Elman神经网络、Hopfield神经网络、自适应滤波和控制系统网络等。-Matlab neural network toolbox function involving network model have a perceptron and linear neural network, BP neural network, RBF neural net
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讲述了神经网络的基础知识，顺利过渡到支持向量机这种特殊的机器学习工具。通过对本课程的学习，会充分了解到支持向量机与神经网络的区别及联系。-Tells the story of the basic knowledge of neural network, a smooth transition to the support vector machine (SVM) this kind of special machine tools. By learning this course, you wi
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详细介绍了神经网络的原理及学习过程、径向基函数的选择及支持向量机的原理、前馈过程神经网络的时序处理及神经网络动态规划，有助于初学者深入了解神经网络的工作原理及运行机制。-Described in detail the neural network principle and learning process, radial basis function selection and support vector machine principle, feedforward process neur
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