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  1. dailibai-neural

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  2. 使用神经网络实现对一阶倒立摆的控制。其中包含simulink连接图、神经网络程序、最终结果。-Using neural network to achieve a first-order inverted pendulum control. Contains simulink connection diagram, the neural network program, the final result.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2014-11-09
    • 文件大小:133120
    • 提供者:zhouboyue
  1. 3jiedaolibai

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  2. 使用神经网络实现对三阶倒立摆的控制。包含simulink连接图、神经网络程序、最终结果。-Using neural network to achieve control of the third-order inverted pendulum. Contains the simulink connection diagram, neural network program, the final result.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-12-01
    • 文件大小:325765
    • 提供者:zhouboyue
  1. matrix_plot

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  2. 根据已知的邻接矩阵画出对应的网络图,节点用蓝点表示,连接用线表示-According to the adjacency matrix of the known draw the corresponding network diagram, the node with the blue dot, and connected with lines
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-12-04
    • 文件大小:1659
    • 提供者:
  1. BPpredictinof-flood

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  2. 针对BP 算法易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,遗传算法是全局优化算法和具有很强的全局搜索能力,遗传算法优化BP 神经网络初始连接权值和阈值形成混合算法。以安徽宣城市为例,将汛期降水量作为预测对象,前期74 项大气环流特征量、500 hPa、100 hPa 月平均高度场、月平均海平面气压场和月平均海温场资料中选取预测因子,建立汛期降水短期气候预测模型。-BP algorithm is easy to fall into local minimum, slow convergence, genet
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2014-09-02
    • 文件大小:379904
    • 提供者:mali
  1. FANN-2.2.0-Source

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  2. FANN 2.20 Source code.Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库,它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络,并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2016-01-21
    • 文件大小:2353152
    • 提供者:兰虹丞
  1. 2-jiedaolibai

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  2. 使用神经网络实现2阶倒立摆的控制。包含simulink连接图、神经网络程序、最终结果。-Second order inverted pendulum control using neural network. Contains the simulink connection diagram, neural network program, the final result.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-26
    • 文件大小:240745
    • 提供者:zhouboyue
  1. small-world-networks

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  2. 1998年, Watts和Strogatz 提出了小世界网络这一概念,并建立了WS模型。 实证结果表明,大多数的真实网络都具有小世界特性(较小的最短路径) 和聚类特性(较大的聚类系数) 。 WS小世界模型构造算法 1、从规则图开始:考虑一个含有N个点的最近邻耦合网络,它们围成一个环,其中每个节点都与它左右相邻的各K/2节点相连,K是偶数。 2、随机化重连:以概率p随机地从新连接网络中的每个边,即将边的一个端点保持不变,而另一个端点取为网络中随机选择的一个节点。其中规定,任意两个不同的
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-11-26
    • 文件大小:1140931
    • 提供者:李梅
  1. Scale-free-network

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  2. Albert-László Barabási与Réka Albert在1999年的论文中提出了一个模型来解释复杂网络的无标度特性,称为BA模型。这个模型基于两个假设: 增长模式:不少现实网络是不断扩大不断增长而来的,例如互联网中新网页的诞生,人际网络中新朋友的加入,新的论文的发表,航空网络中新机场的建造等等。 优先连接模式:新的节点在加入时会倾向于与有更多连接的节点相连,例如新网页一般会有到知名的网络站点的连接,新加入社群的人会想与社群中的知名人士结识,新的论文倾向于引用已被广泛引用
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-11-10
    • 文件大小:1734178
    • 提供者:李梅
  1. sim_two

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  2. 关于图论与网络流当中一种有效的可用于连接俩个子图的算法-On graph theory and network flow which can be used to connect an efficient algorithm for two sub-graphs
  3. 所属分类:Data structs

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:1323231
    • 提供者:郑圣瑜
  1. GA_BPNN.C

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  2. 遗传算法优化神经网络GA_NN.C语言,同步进化BP网络的拓扑结构和连接权值,避免了网络结构的选择和设计,非常实用。-Genetic algorithm optimization neural network GA_NN.C language, synchronization topology and evolution BP network connection weights, avoiding the selection and design of the network structur
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-24
    • 文件大小:291507
    • 提供者:sigoo
  1. sample4

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  2. 工神经网络(Artificial Neural Network)又称连接机模型,是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的,它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程,是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统,是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系,它具有生物神经系统的基本特征,在一定程度上反映了人脑功能的若干反映,是对生物系统的某种模拟,具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点,被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域,取得了许多突出的成果
  3. 所属分类:Data structs

    • 发布日期:2017-04-24
    • 文件大小:100613
    • 提供者:沈阳阳
  1. czqh123

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  2. 垂直切换功能,完成异构网络之间的切换,保证通信的无缝连接,提高用户体验值-Vertical handover function, complete the handover between heterogeneous networks, ensuring seamless connectivity of communication, improve the user experience value.
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-29
    • 文件大小:435430
    • 提供者:wang wei
  1. complex-network

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  2. 采用随机图生成无标度网络的算法,返回值是无标度网络的的连接矩阵和度分布,比较实用。把代码拷贝到matlab环境下就可以用。-Using an algorithm to generate random graph scale-free networks, the return value is the connection matrix and the degree of scale-free networks of distribution, more practical.
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:644
    • 提供者:张一
  1. PID

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  2. 多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题,常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络,它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的,是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网络初始权值随机取值的原因,每次控制的效果都有所差别,个别情况下控制效果还比较差。本案例研究了基于PID神经元的多变量耦合系统控制,并用PSO算法来优化控制器以取得更好的控制效果。-Multivaria
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:13826
    • 提供者:wujiewen
  1. cnn_linear_max-master

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  2. 一个简单的卷积神经网络与线性神经元。 结构:输入- >卷积- > max池- >卷积- > max池- >完全连接。 编译c++马克斯池功能首先输入“墨西哥人MaxPooling.cpp”。 数据可以在http://ai.stanford.edu/下载~ amaas /数据/ data.zip 可以在http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Using_the_MNIST_Dataset下载的数据加载函数
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-25
    • 文件大小:90849
    • 提供者:jianfei
  1. FastArtificialNeuralNetwork2.2

    0下载:
  2. Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库,它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络,并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。-Fast Artificial Neural Network Library is a free open source neural network library, which implements multilayer artificial neural network
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-11
    • 文件大小:2276860
    • 提供者:calosy
  1. BP_nature

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  2. 人工神经网络(Artificial Neural Networks,简写为ANNs)也简称为神经网络(NNs)或称作连接模型(Connection Model),它是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。BP_nature1为离线程序,BP_nature2为在线调试程序。- Artificial Neural Network (Artificial Neural Netw
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1302
    • 提供者:原文宾
  1. WSnet

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  2. 小世界网络模拟,首先从n个顶点环形开始,每个顶点由无向边连接最近的k个顶点,疾病根据传染率r进行传播,并计算临界值rhalf-calculate of smallword networks
  3. 所属分类:Data Mining

    • 发布日期:2017-04-12
    • 文件大小:1523
    • 提供者:hymn
  1. BPNN

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  2. 前向型神经网络(BPNN) 1.首先使用随机函数对每一层间的连接权值矩阵和偏置向量进行随机初始化. 2.依次使用一个训练样本对网络进行训练,并按照上面的公式计算每个样本的Δti,t 1,...,T− 1 3.训练p个样本后(一次batch),按照更新方程对W与b进行更新. 4.重复步骤2~3,直到误差小于设定的阈值或者达到设定的batch次数.-Forward neural network (BPNN) 1. First, using a random function
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:3882
    • 提供者:王志坦
  1. CNN

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  2. 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型,它的特殊性体现在两个方面,一方面它的神经元间的连接是非全连接的, 另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的(即相同的)。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物 神经网络,降低了网络模型的复杂度(对于很难学习的深层结构来说,这是非常重要的),减少了权值的数量。-Convolution neural network is a kind of special deep neural network model, its particula
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-05-04
    • 文件大小:6277
    • 提供者:夏雪
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