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nesors
- 神经网络VC实现,使用VC来实现bp神经网络，很好的实现了鸢尾花的数据分类，得到比较理想的结果。-bp network
chapter17
- SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断,通过bp神经网络的训练和查看分类，可以查看每个神经元的分类情况-SOM neural network data classification- diesel engine fault diagnosis, bp neural network training and view categories, you can view the classification of each neuron
BBP--nnnP
- BP神经网络分类器程序源码有两种运行状态，一个是学习，另外一个是分类。在学习状态下，在Dos命令符下输入bp learn，便开始学习了，学习的结果放在weight.dat中；在工作状态下，在Dos命令令符下下输入bp work，便开始识别classfyme.dat中的数据了，识别完成后，结果放在results.dat中。在bp运行的任何一种状态下，都不能手工打开Weight.dat、Sample.d -BP neural network classifier program source c
ZCXLJ
- 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Support vector machines and BP neural network can be used for non-linear regression f
BP
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-bp Neural network data classification- voice feature signal classification
bp
- bp神经网络实现数据分类——基于语音信号的特征分类-bp neural network data classification- classification based on the characteristics of the speech signal
annbp
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP neural network data classification- voice feature signal classification
program
- 编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
speech-feature-signal-classification
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP neural network data classification- speech feature signal classification
BPmatlab-20140318
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP neural network data classification- voice feature signal classification
bpnerual
- BP神经网络的数据分类——————语音特征信号分类-Data BP neural network classification speech characteristic signal classification
BP-network
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP neural network data classification- the speech characteristic signal classification
chapter1
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号的分类-BP neural network data classification- classification of the speech characteristic signal
mieban
- 可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，BP神经网络的整个训练过程,用于时频分析算法。- You can achieve data classification and regression pattern recognition, The entire training process BP neural network, For time-frequency analysis algorithm.
chapter1
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类(Data classification of BP neural networks -- Classification of speech characteristic signals)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 基于BP神经网络的聚类分析数据分类例如语音信号识别(Clustering analysis based on BP neural network)
源程序
- 神经网络的30余例子matlab算法，包含书籍和例子(Matlab algorithm of neural network.)
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)
BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- bp网络用于数据分类，一类语音特征信号的分类，以供参考学习(BP network is used for data classification, and a class of speech feature signals is classified for reference learning)
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类
- 前馈循环神经网络，用于处理语音识别,里面是matlab源代码，以及实例。学习神经网络算法很有帮助。(Feed forward recurrent neural network for speech recognition, which is the matlab source code, and an example. Learning neural network algorithms is very helpful.)