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MATLAB-Neural-network-cases
- 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-Neural network cases
beiyesifenbu
- 分类判别中，bayes判别的确具有明显的优势，与模糊，灰色，物元可拓相比，判别准确率一般都会高些，而BP神经网络由于调试麻烦，在调试过程中需要人工参与，而且存在明显的问题，局部极小点和精度与速度的矛盾，以及训练精度和仿真精度间的矛盾，等，尽管是非线性问题的一种重要方法，但是在我们项目中使用存在一定的局限，基于此，最近两天认真的研究了bayes判别，并写出bayes判别的matlab程序，与spss非逐步判别计算结果一致。-Classified Identifying, bayes discrim
Image-Restoration-with-BPNN
- 基于BP神经网络的高斯模糊图像复原的方法实现，结合了BP神经网络良好的非线性逼近功能，效果较传统的算法更好。-BP neural network based image restoration method of Gaussian blur implementation of BP neural network combines good nonlinear approximation function, the effect is better than traditional algorit
neural-network-of-multi-sensor
- 基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
kecheng2011
- 课程设计要求 0 实验一 基于模板匹配的字符识别 1 实验二 基于C均值算法的车辆检测与跟踪 3 实验三 水果分类系统设计 5 实验四 基于遗传算法的图像歪斜校准 6 实验五 基于BP网络的函数逼近 9 实验六 空调模糊控制系统设计 -Curriculum design requires 0 Experimental one based on template matching character recognition 1 C-means algorithm
BPTS_NetWork
- 一种基于误差反向传播的BP学习算法的模糊神经网络模型，作为非线性映射的有效工具。-A method based on back propagation BP learning algorithm for fuzzy neural network model of nonlinear mapping, as an effective tool.
30-case-studies
- MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
Speech-Emotion-Recognition
- 基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别 摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别
AImprovedBPaln
- 一种改进的BP算法在模糊神经网网络中的应用，性能得到很好的改善。 -An Improved BP Algorithm in the fuzzy neural networkk applications, performance is very good improvement.
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
BPneural-network-and-fuzzy
- BP神经网络与模糊算法联合控制的MATLAB程序代码。-Joint control of BP neural networks and fuzzy algorithm MATLAB code.
BP_FUZZY
- 用BP神经网络优化模糊控制器，进行学习，系统有两个输入，输出误差曲线和期望曲线，BP学习误差曲线-BP neural network to optimize the fuzzy controller learning system has two inputs, the output error curve and expectations of the curve, the BP learning error curve
sh
- 再Bp神经网络的基础上面加入了Fuzzy模糊网络的概念。让结果更加精确-Then Bp neural network basis of the above added the concept of Fuzzy Fuzzy Network. More accurate results .....................
adapt
- 数据分类、BP神经网络、自适应模糊神经网络。所有程序是基于matlab编程的，可以实现对数据的预处理和建立相应的仿真模型-Data classification, BP neural network, adaptive fuzzy neural network. All program is based on the matlab programming, data preprocessing and a corresponding simulation model
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
fpids
- 基于模糊控制的BP神经网络PID控制器，规则简单，变通性强，学习时间简短。-Fuzzy Control Based on BP neural network PID controller, the rule is simple, flexible and strong, short learning time.
shenjingwanglouzhongheyingyong
- 神经网络综合应用 主要有BP神经网络的应用、PID神经网络的控制、遗传算法优化神经网络、模糊神经网络、概率神经网络-Neural network integrated applications are mainly controlled BP neural network applications, PID neural networks, genetic algorithm optimization of neural networks, fuzzy neural network, proba
Artificial-intelligence-control
- 利用MATLAB软件，搭建一个GUI人工交互界面，分别用模糊控制、专家控制、BP神经网络控制实现PID控制在工程实践应用的性能比较！-Use MATLAB software, human interaction to build a GUI interface, respectively, with fuzzy control, expert control, BP neural network control to achieve PID control application perform
yichuansuanfa
- 遗传算法优化BP神经网络、改进的模糊C-均值聚类、遗传算法（粒子群算法、人工鱼群算法等）的投影寻踪模型等遗传算法的简单集合。-Genetic algorithm to optimize the BP neural network, an improved fuzzy C- average clustering and genetic algorithm,(particle swarm optimization (pso), artificial fish algorithm, etc.) of
fuzzy-control
- 在BP神经网络的相关基础上利用模糊控制的相关原理来预测病毒的传播速度。-To predict the propagation velocity of the virus in the relevant BP neural network on the basis of the relevant principles of the use of fuzzy control.