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基于神经网络集成的高木－关野模糊系统算法
- 读者可以下载得到基于神经网络的关于预测方法的完全代码 利用c++或者vc均可实现-readers can be downloaded Neural Network Based on the prediction method using the complete code c can be achieved or vc
字符识别
- 本文将BP神经网络应用于汽车车牌的自动识别，在车牌图像进行预处理后的基础上，重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别。并附有部分识别代码。-BP neural network used in the automatic vehicle identification number plates, images of the license plates after pretreatment on the basis of discussion focused on the BP neural
4sdsdas
- 基于模糊神经网络方法实现茶味信号识别的研究-neural network based on fuzzy method tea flavor signal recognition research
ANN
- 人工神经网络的c++实现方法，包括BP,RBF,SOM,LVQ等网络的源程序-Artificial neural network c++ realization, including BP, RBF, SOM, LVQ and other network source
methods_of_classification
- 这里和大家分享的几种基础的分类方法，其中包括判别聚类分析、人工神经网络、主成分分析等-Here and to share the basis of several classification methods, including discriminant cluster analysis, artificial neural networks, principal component analysis
ANN-in-maneuvering-target-tracking
- 在机动目标跟踪中，机动目标模型是机动目标跟踪的基本要素之一，一般希望机动目标模型能准确表征目标机动时的各种运动状态。比较常用的模型有匀速运动(CV)模型、匀加速运动(CA) 模型、时间相关模型（Singer）和机动目标“当前”统计模型。上述模型均采用机动频率表征目标的机动情况。在应用当中，通常采用固定的机动频率，这就表示机动目标的机动时间是一定的，而实际上机动目标的机动时间是不断变化的，也就是说机动频率是不断变化的，采用固定机动频率必然会带来误差。采样周期在0.5—2S时，机动频率越小跟踪精度越
VC
- 字符识别原代码，将BP神经网络应用于汽车车牌的自动识别，在车牌图像进行预处理后的基础上，重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别。-Character recognition source code, the BP neural network used in automatic recognition of vehicle license plates, license plate image in the basis of pretreatment, focusing on the u
bpfcm
- C-均值聚类 BP神经网络信号分析与处理方法，对模拟产生的数据样本进行训-C-means clustering analysis and BP neural network signal processing method, the simulated data generated training samples
libsvm-3.17
- 为了真实有效地提取网络安全态势要素信息，提出了一种基于增强型概率神经网络的层次化框架态势要素获取方法。在该层次化态势要素获取框架中，根据Agent节点功能的不同，划分为不同的层次。利用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)对训练样本属性进行约简并对特殊属性编码融合处理，按照处理结果改进概率神经网络(Probabilistic Neural Network, PNN)结构，以降低系统复杂度。然后以改进的PNN作为基分类器，结合自适应增强算法，通过基分类器反
分类器
- 模式识别分类器，利用Fisher判别对数据进行分类以及BP神经网络的方法进行分类(Pattern recognition classifier, the use of Fisher discriminant classification of data and BP neural network method for classification)
shenjingwangl
- 利用神经网络对多传感器数据进行融合，最后求得仿真数据，并与真实数据对比，给定了权值等。(The neural network is used to fuse the multi-sensor data. Finally, the wind direction of the simulated wind speed is obtained, and the wind direction is compared with the true wind direction, and the weight
RBF系统辨识
- 为系统辨识，神经网络初学者提供一种简单的程序设计方法，希望大家多多共享，互利互惠。(In order to identify the system, the beginners of the neural network provide a simple method of programming. We hope that all of us can share more, mutual benefit and mutual benefit.)
程序
- 针对齿轮箱故障诊断的问题，提出了一种基于BP神经网络和DS 证据理论的不确定性信息融合方法。(In order to realize a stable and effective gearbox fault diagnosis system, an uncertain information fusion method based on BP neural network and modified DS evidence theory is proposed.)
神经网络拟合26个英文字母
- 用神经网络的方法，拟合26个英文字母，并不断自主学习(The method of neural network is used to fit 26 English letters and continue to study independently.)
灰色神经网络预测
- 灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息、不确定性问题的新方法，该代码为基于灰色神经网络的预测算法，例子为冰箱市场的订单需求预测。(Grey system theory is a new method to study less data, poor information and uncertainty. It is a prediction algorithm based on grey neural network, and an example is the order demand pre
GA_Test
- 这是用于遗传神经网络的matlab代码, 代码里面详细表述了怎么样建立BP神经网络的GA优化方法(this is the code for GA based BP neural network)
故障诊断与容错控制课程设计报告
- 针对滚动轴承这种非平稳振动信号采用的小波包分解的方法来检测故障的存在，运用神经网络来实现故障的分类，还结合D-S理论融合了多个传感器的诊断结果，提高了故障诊断的准确性并通过实验仿真证实。(This course's job is to use the wavelet packet decomposition method for non-stationary vibration signals of rolling bearings to detect the presence of fault
BP神经网络与多项式拟合曲线
- BP神经网络与多项式拟合曲线，数据统计描述，神经网络模型，概率统计建模的理论和方法。(BP neural network and polynomial fitting curve, data statistical descr iption, neural network model, probability and statistics modeling theory and method.)
LSTM-Human-Activity-Recognition-master
- 与经典的方法相比，使用具有长时间记忆细胞的递归神经网络(RNN)不需要或几乎不需要特征工程。数据可以直接输入到神经网络中，神经网络就像一个黑匣子，可以正确地对问题进行建模。其他研究在活动识别数据集上可以使用大量的特征工程，这是一种与经典数据科学技术相结合的信号处理方法。这里的方法在数据预处理的数量方面非常简单(Compared with the classical methods, the recursive neural network (RNN) with long-term memory
BP网络图像分类
- 采用神经网络进行图像分类，分类方法简单，但是效果略差。(Using neural network for image classification, the classification method is simple, but the effect is slightly poor.)