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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
number-recongnition
- 关于手写数字的识别问题，利用多种模式识别方法，例如神经网络方法，贝叶斯方法等-handwritten figures on the identification of problems and a variety of pattern recognition methods, such as neural networks, Bayesian methods
ann_ppt
- 人工神经网络技术入门讲稿 作为人工神经网络的入门，作者希望通过对人工神经网络及其基本网络模型的介绍，使学生初步了解智能系统描述的基本模型，掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题、软件实现方法等.-artificial neural network technology portal scr ipt as Artificial Neural Network portal, The authors hope that t
BPalgrithm
- 神经网络的样本值对整个网络能否正常运行及误差的大小非常重要，因此本程序不采用让用户自己输入样本植的方法，而自动设定了样本值 该网络采用的作用函数为Sigmoid函数，即f(x)=1/(1+e-x)。网络先对输入的样本值进行训练，当达到规定的训练次数或者网络的整体误差达到规定的精确度时就停止训练。此后，可以输入成绩运行网络得出运行结果。 -neural network for the entire sample values of normal network operation and
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- 本文介绍了医学信号分析的常用方法，着重介绍了神经网络模式识别，包括他的优点及不足，最后介绍了神经网络的模型选择。-medical signal analysis methods commonly used to highlight the neural network pattern recognition, including his strengths and weaknesses, and the final presentation to the neural network model
bp
- 网络神经代码,是综合评价较好的一种方法,该程序是实现该方法途径.
sjwlcp
- 一种基于神经网络的车牌定位方法,辽宁技术工程大学学报
xtsjwl
- 基于形态神经网络的 模式识别方法，我觉得还可以，虽然识别率不是很高
ronghe1
- 《贝斯方法与Dempster_Shafer证据理论的讨论》《RBF神经网络与证据理论相结合的特征级信息融合方法的研究》
fastfixedpoint
- 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它
gray_system
- 利用灰色系统进行预测的几篇好论文: BP神经网络_灰色系统联合模型预测软基沉降量 非线性时间序列神经网络预测方法的研究及应用 股票投资价值灰色马尔可夫预测 股票投资价值灰色系统模型及应用 灰色关联神经网络模型在股指预测中的应用 灰色理论与模型及在车辆拥有量预测中的应用 灰色神经网络交通事故预测比较 灰色神经网络预测模型的应用 灰色-神经网络综合预测模型