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基于C/C++环境下的模糊神经网络源程序
- 我这里有一个基于C/C++环境下的模糊神经网络源程序，用于训练神经网络并可更改样本实现你所需的功能，希望和大家一起分享-I have here on a C / C under the FNN source, used to train the neural network may vary sample implementation of the function you need, and hope to share with everyone
基于神经网络的手写体文字识别系统
- 这是一款用VC++编写的的手写体文字识别系统。通过对文字图片的训练，从而到达对手写体文字的识别效果。
对sinx在区间 内采样数点作为BP神经网络训练
- （1）对sinx在区间 内采样数点作为BP神经网络训练样本，然后利用该训练好的网络输出sinx的值。 （2）将函数换成 ， ，重复（1）的实验。
bp2
- bp神经网络源码, NEWFF---生成一个新的前向神经网络 TRAIN-----对BP神经网络进行训练 SIM----对BP神经网络进行仿真 -bp neural network source code
BP
- BP神经网络源程序及训练样本 -BP neural network source code and training samples
GaBp
- 用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络-GA training BP network with the right value, the threshold in order to optimize the neural network
BP
- bp神经网络程序，一个简单的训练算法和样本-bp neural network program, a simple algorithm and the training samples
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
xiaoboshenjing
- 小波神经网络的源程序，稍加扩展可用于多样本数的的训练-Wavelet neural network of the source, this little extension can be used for various numbers of training
Face_Angle_Neural_net
- 通过Matlab编程，以建立BP神经网络对人脸进行识别为例子，说明对BP神经网络的训练和模拟的过程。-Through Matlab programming to create BP neural network to recognize human faces as examples of the BP neural network training and simulation process.
trn_3in
- 模糊神经网络 预测 软计算 T-S模糊模型 训练-Fuzzy neural network training in soft computing TS fuzzy model
feed-forwardnetwork
- 两级前馈神经网络训练的M文件代码，代码后都有注释，用户只需修改训练条件以及前面需要训练的数据即可，是典型的神经网络，下载后直接复制到M文件即可运行成功！是学习神经网络控制的必备-Two feed-forward neural network training M-file code, code has a comment, users only need to modify the training conditions and the need to train before the data
net
- BP神经网络训练的代码，对于初学者非常有用。(neural metwork training)
神经网络 训练识别
- 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。(1. First open a picture and then follow the sequence of grayscale, binary, grayscale stretching, license plate positioning, binarization, ti
BP网络训练 (2)
- 主要用于在给定教师样本及一系列参数的情况下对人工神经网络的初始化训练，(Training BP networks)
hybrid_PSO___GD_training_of_RFNN
- 混合粒子群优化的神经网络训练完整代码，matlab实现(hybrid particle swarm optimization for RFNN training implemented by matlab)
采用BP神经网络进行非线性预测
- 该代码包括单隐含层BP和双隐含层BP。建立基于BP神经网络的预测模型，对数据进行随机排列，选取训练样本和测试样本，训练样本训练网络，测试样本进行验证(The code includes single hidden layer BP and double hidden layer BP. Establish a prediction model based on BP neural network, arrange the data randomly, select training sample
基于遗传算法优化BP神经网络的非线性预测
- 针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作(Aiming at the disadvantage that the initial weights and thresholds of BP neural network are randomly selected, genetic algorithm is used to optimize the initial weights and
BP神经网络股票预测
- 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing price as output. The
BP神经网络股票预测
- 分别采用BP网络和RBF网络进行数据预测 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 BP神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing pr