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GRNN的数据预测：基于广义回归神经网络货运量预测中的源程序及数据-GRNN data to predict the source program and data forecast generalized regression neural network based on the amount of cargo
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模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类.rar-Although capable of clustering data clustering mining, but due to network intrusion feature data dimension of more and different types of data betwee
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《MATLAB神经网络30个案例分析》中的第8个例子，案例8 GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测。希望对大家有一定的帮助！-The MATLAB neural network analysis of 30 cases of example, 8 cases of 8 GRNN data to predict- freight volume prediction based on generalized regression neural network. Hope to have
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针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型，综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的
优缺点，提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法，并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际同题中，对该算法
进行了仿真研究，给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度。-Considering the generalized maximal covering location model of dynamic locating on war
zone e
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基于广义回归神经网络的数据预测，使用交叉验证的GRNN神经网络预测程序，包含BP和GRNN效果比较程序。两网络用相同的数据进行训练。-Based on generalized regression neural network data prediction, using cross-validation GRNN neural network prediction program, including BP and GRNN effect comparison procedures. Two
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C codes and simulation examples for the ANFIS by Jang (Absolutely original version )-This attached file contains C code and simulation examples for the ANFIS (Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System) architecture proposed in [1,2].
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GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测-GRNN data to predict- based on generalized regression neural network volume forecast
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将RBF神经网络与广义预测控制算法相结合，使广义预测控制算法的稳定性、准确性提高。-The RBF neural network and generalized predictive control algorithm combine to make generalized predictive control algorithm stability, accuracy improved.
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这也是广义回归神经网络的一个预测程序，具有很好的预测逼近效果-This is also a generalized regression neural network prediction program, has a good approximation to predict the effect of
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极限学习机[1](Extreme Learning Machine,
ELM)是在单隐层神经网络(Single hidden Layer Feed-forward Neural networks, SLFNs)基础上提出的一种高效的学习方法。不同于传统的神经网络，
ELM 中所有的隐层参数均为随机产生，而不需要烦琐的迭代过程；其输出权值则通过求解矩阵的广义逆得到。因此，相较于传统的SLFNs，在保证学习性能的基础上，ELM 的训练速度得以显著提升。-Extreme Learning Ma
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GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测-GRNN network---- forecast based on generalized regression neural network cargo forecasts
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基于广义动态模糊神经网络的船舶垂荡参考程序-Heave reference procedures based on generalized dynamic fuzzy neural network Ship
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基于广义动态模糊神经网络的船舶纵摇参考程序-Shake reference procedures based on generalized dynamic fuzzy neural network trim of the ship
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GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测-GRNN data prediction- based on generalized regression neural network cargo forecasts
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GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测-GRNN the data to predict- based on generalized regression neural network cargo forecasts
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利用广义回归神经网络对PM2.5进行预测。-By using generalized regression neural network to predict PM2.5.
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自适应神经网络图书馆（Matlab的5.3.1或更高版本）是实现多个自适应神经网络具有不同的自适应算法块的集合。
它主要分布于2001年6月 - 7月詹皮耶罗坎帕（西弗吉尼亚大学）和马里奥·卢卡Fravolini（佩鲁贾大学）。后来改善部分由美国航天局资助NCC5-685支持。
有迹象表明，实施基本上这些种神经网络的块：
自适应线性网络（ADALINE）
多层感知层网络
广义径向基函数网络
动力单元结构（DCS）网络的高斯或圆锥形基函数
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包含优化类的几个简单示例程序，paWxXCR参数验证可用，包括广义互相关函数GCC时延估计，关于神经网络控制，WBrmuaK条件基于人工神经网络的常用数字信号调制，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- Optimization class contains several simple sample programs, paWxXCR parameter Verification is available, Including the generalized cross-correlatio
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采用波束成形技术的BER计算，jQmnoGs参数通过反复训练模板能有较高的识别率，本程序的性能已经超过其他算法，是一种双隐层反向传播神经网络，XdsTFeI条件正确率可以达到98％，包括广义互相关函数GCC时延估计。- By applying the beam forming technology of BER jQmnoGs parameter Through repeated training jQmnoGslate have higher recognition rate, This p
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对于初学者具有参考意义，SKKynkl参数基于人工神经网络的常用数字信号调制，均值便宜跟踪的示例，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，vPHFsKG条件包括广义互相关函数GCC时延估计，表示出两帧图像间各个像素点的相对情况。- For beginners with a reference value, SKKynkl parameter The commonly used digital signal modulation based on artificial neural
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