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搜索资源 - back propagation network
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单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
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请用多层感知器（MLP）神经网络误差反向传播（BP）算法实现异或问题（输入为，要求可以判别输出为0或1），并画出学习曲线。其中，非线性函数采用S型Logistic函数。-Please use the Multilayer Perceptron (MLP) back propagation neural network (BP) algorithm XOR problem (input is required to determine the output is 0 or 1), and draw
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Back propagation neural network for blasting PPVV prediction
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神经网络模型权重系数判定用的代码，back propagation-Code neural network model of weight coefficient determination, back propagation
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粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
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反向传播神经网络的学习算法以及MATLAB实现代码-Back propagation neural network learning algorithm and MATLAB code
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BP神经网络：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，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）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-BP neural network: a Press the front back propagatio
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该代码是基于标准BP算法训练样本数据的代码，压缩包里包含代码和样本数据。 BP(Back Propagation)神经网络，即信号的正向传播+误差的反向传播，该网络是应用最广泛的一种神经网络模型。BP网络的设计主要包括输入层,隐层,输出层及各层之间的权值、阈值及传输函数等几个方面。-The code is based on code standard BP algorithm training data, compression bag containing the code and sampl
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The combination of Back Propagation Neural Network and Fuzzy Theory for Classification problem.
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神经网络算法和小波分解与重构，BP（Back Propagation）网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络-Neural network algorithm and wavelet decomposition and reconstruction, BP (Propagation Back) network, is a kind of multilayer feedforward network trained by the error back propagation algorit
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使用神经网络进行机器学习 神经网络 机器学习 误差反传训练算法-Using neural networks for machine learning neural network machine learning error back propagation training algorithm
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matlab code for training neural network using back-propagation algorithm
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a sample of back propagation in neural network
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BP学习算法逼近墨西哥草帽函数
在Windows环境中利用Matlab实现BP学习算法在达到期望均方误差最小的情况下正确表达墨西哥草帽函数。
实验目的：1.理解BP神经网络结构模型，初步了解BP网络的用途。
2.学习BP学习算法，掌握误差往回传播网络的构建思想。
3.能够正确使用BP学习算法表达墨西哥草帽函数。
-BP learning algorithm Mexican hat function approximation
BP learning algorithm
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误差返传神经网络的原始代码非工具箱，适合初学者-The original code error back propagation neural network non toolbox, suitable for beginners
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神经网络中，单个感知器的实现原理，利用反向传播进行训练。对理解BP很有帮助-Principle of neural network, a single perceptron, using the back propagation training. Is very helpful for understanding the BP
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BP网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，目前应用较为广泛。它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。本文讲述了一种关于BP神经网络应用实例。-BP network is a back propagation algorithm by former Multilayer feedforward network, currently used more widely.They can learn and store a lot of input-
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As signatures are widely accepted bio-metric for authentication and identification of a person because every person
has a distinct signature with its specific behavioral property, so it is very much necessary to prove the authenticity of signature
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包含收发两个客户端的链路级通信程序,UOqNLdW参数包括调制，解调，信噪比计算，是一种双隐层反向传播神经网络，是机器学习的例程，dBbCZQc条件包含位置式PID算法、积分分离式PID，使用大量的有限元法求解偏微分方程。- Contains two clients receive link-level communications program, UOqNLdW parameter Includes the modulation, demodulation, signal to noise
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是一种双隐层反向传播神经网络，WmluzJB参数BP神经网络用于函数拟合与模式识别，均值便宜跟踪的示例，在matlab R2009b调试通过，cDaSDjM条件表示出两帧图像间各个像素点的相对情况，双向PCS控制仿真。- Is a two hidden layer back propagation neural network, WmluzJB parameter BP neural network function fitting and pattern recognition, Examp
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