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使用MATLAB实现的BP神经网络的回归功能，代码非常的简洁-using MATLAB BP neural network regression function, the code is very simple
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：基于脑电信号的身份识别是通过采集试验者的脑部信号来进行身份认证。对于同一个外部刺激或者主体在思考同一个
事件的时候，不同人的大脑所产生的认知脑电信号不同。选取与运动意识想象有关的电极后，分析不同个体在特定状况下脑
电的个体差异，采用以回归系数、能量谱密度、相同步、线性复杂度多种信号处理结合方法对运动想象脑电信号进行处理来
进行特征提取。组合多元特征向量并运用多层BP 神经网络对不同个体的脑电信号进行分类，并在不同的意识想象及不同数
据长度、不同的波段对试验者进行识别率验证分析。
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径向基神经网络来实现非线性的函数回归，详细讲解可看<<MATLAB神经网络30个案例分析>>这本书-RBF neural networks to achieve nonlinear regression function, explain in detail to see MATLAB neural network 30 case studies in this book
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里面的程序是bp神经网络的应用，另一个回归分析的程序还没有写。可以实现的功能是利用神经网络，然后上传数据，根据数据训练网络，然后可以输入部分数据，验证网络。通过界面来设计实现-Which the program is applied bp neural network, another regression analysis program also did not write. Function can be achieved by using neural network, and then
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分析地平类药物分子结构和熔点之间关系,编制相应的MATLAB程序,分别建立回归方程和人工神经网络2种方法的模型.选取14个地平类药物作为回归方程和人工神经网络2种方法建模的样本,再选另外4个地平类药物作验证,分别进行2种方式的建模和测试对比.结果表明:人工神经网络模型比回归方程方法在预测地平类药物的熔点时取得更加准确的估计.-The relationship between the structure and melting point analysis horizon drug molecul
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支持向量机回归理论与神经网络等非线性回归理论相比具有许多独特的优点有线性回归和非线性回归,其模型的选 择包括核的选择、容量控制以及损失函数的选择.在控制方面的研究包括非线性 时间序列 的预测及应用、系统辨识以及优化控制和学习控制等方面的研究-Support vector machine (SVM) regression theory and neural network has many unique advantages such as nonlinear regression theory
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人脸特征点定位，将深度学习运用到人脸对齐中，卷积神经网络
-Facial features localization, depth learning to use face alignment, the convolutional neural network
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用混沌理论和广义回归神经网络进行短期负荷的预测,取得了满意的效果-Using chaos theory and generalized regression neural network for short-term load forecast, satisfactory results have been achieved
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BP neural network is used for classification and regression-The BP neural network is 2 for classification and regression
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The RBF neural network is used for classification and regression-The RBF neural network is, informs The for classification and regression
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BP neural network is used for classification and regression(The BP neural network is 2 for classification and regression)
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本文主要实现手写数字识别，利用多类逻辑回归与神经网络两种方法实现,并编写有GUI界面。(This paper mainly implements handwritten numeral recognition, using multiple logic regression and neural network to achieve two methods, and the preparation of a GUI interface.)
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支持向量机非线性回归通用matlab程序 支持向量机和BP神经网络非线性回归之比较研究,(Support vector machine (SVM) general matlab nonlinear regression support vector machine (SVM) and BP neural network nonlinear regression of the comparative study,)
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用混沌理论和广义回归神经网络进行短期负荷的预测,取得了满意的效果(Using chaos theory and generalized regression neural network for short-term load forecast, satisfactory results have been achieved)
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