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用改进的神经网络MBP算法辨识 ，对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识-improved neural network algorithm for identification of MBP, the random noise with the second-order system model
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通过BP神经网络学习一个3维的函数的源代码，为加快速度，程序初始化的为已经经过学习的得到结点权值，如果预设为随机值，将重新学习。-BP neural network through a three-dimensional study of the function of the source code to speed up, the initialization procedure for the study has already been node weights, if limited
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对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识(用改进的神经网络MBP算法辨识)-of random noise with the second-order system model (used to improve the neural network algorithm for identification MBP)
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bp神经元网络，对加入随机噪声样本进行的实验-bp neural network, by adding random noise to the experimental samples
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ALOPEX算法:它把神经网络的学习过程看作最优化问题的随机并行算法。-ALOPEX algorithm : it neural network learning process optimization as a random parallel algorithm.
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神经网络去噪 matlab程序
神经网络去除随机脉冲干扰-neural network denoising Matlab neural network removal procedures random pulse interference
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对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识，进行标幺化以后系统的参考模型差分方程为： y(k)=a1*y(k-1)+a2*y(k-2)+b*u(k-1)+s(k) 式中，a1=0.3366,a2=0.6634,b=0.68,s(k)为随机噪声。由于神经网络的输出最大为1，所以，被辨识的系统应先标幺化，这里标幺化系数为5。采用正向建模(并联辨识)结构，神经网络选用3-9-9-1型，即输入层i，隐层j包括2级，输出层k的节点个数分别为3、9、9、1个；由于神经网络的最大输出为1，因此在辨识前应对原系统参考模
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java 实现的神经网络 解决4色问题 含有随机数生成初始partten-java realization of neural network to solve the issue of 4-color contains random number generator initial partten
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hopfield神经网络求解TSP问题，改程序设置了10个城市的随机位置，进而解决城市间最短路径问题。-hopfield neural network to solve TSP problem, the procedures set up to 10 cities random location, then the shortest path between cities to solve problem.
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用神经网络对具有随机噪声的二阶系统模型进行辨识.-Using neural network with random noise of the second-order system identification model.
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一个复杂系统神经网络辨识,采用改进BP算法对随机噪声的二阶系统进行模型辨识,效果挺好的.-A complex neural network system identification, using BP algorithm to improve the random noise of the second-order system identification model, the effect of the good.
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【1】随机序列产生程序
【2】白噪声产生程序
【3】M序列产生程序
【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序
【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序
【6】递推的最小二乘辨识程序
【7】增广的最小二乘辨识程序
【8】梯度校正的最小二乘辨识程序
【9】递推的极大似然辨识程序
【10】Bayes辨识程序
【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序
【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序
【13】模糊神经网络解耦M
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基于Hopfield神经网络对符号进行识别。
根据符号点阵创建并训练网络，使网络达到稳定状态，用随机带噪声的符号测试训练的网络。
-Hopfield neural network based recognition of symbols. Lattice under the symbol creation and training network, the network reaches a steady state, the symbol of random noise test wi
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它可以运行任意有数据的BP神经网络，可以自行设定神经网络隐层数，输入神经元数，输出神经元数。对于未知规律的数据，特别有效-It can run any of the BP neural network with data, you can set their own hidden layer neural network, the input neurons, output neurons. For unknown random data, particularly effective
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用改进的神经网络MBP算法辨识对具有随机噪声的二阶系统进行模型辨识。有代码和辨识结果-MBP with the improved neural network algorithm for identification of second-order system with random noise were model identification. The code and identification results
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随机神经网络(en: Stochastic Neural Networks)是一种人工神经网络，并作为人工智能的工具。它们向神经网络引进随机变化，一类是在神经元之间分配随机过程传递函数，一类是给神经元随机权重。-Random Neural Network (en: Stochastic Neural Networks) is an artificial neural network and artificial intelligence as a tool. They introduce ran
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Matlab中随机神经网络使用教程，很详细的资料，有对具体实例的讲解，对初学者很有用(Matlab random neural network tutorial, very detailed information, there are specific examples of the explanation, useful for beginners)
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随机神经网络 Matlab实例+源代码，随机神经网络(Random neural network Matlab example + source code)
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为了自动学习CNN的深度网络结构，网络结构的数量随着网络中间层数量的增加呈指数增长，这启发我们使用遗传算法有效地遍历这个大的搜索空间。我们首先提出一种编码方法，将每个网络结构表示为一个固定长度的二进制字符串，然后通过生成一组随机个体来初始化遗传算法。在每一代中，我们定义标准的遗传操作(如选择、突变和交叉)来消除弱势个体并产生更具竞争力的个体。(In order to automatically learn the deep network structure of CNN, the number
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How to run the program
1. open MATLAB goto the project's root path
2. run main.m
3. in the command window it will show the accuracy calculated by testing data set
4. press any key in the command window to show the GUI for this project
5. click t
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