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NN
- MATLAB工具箱的神经网络理论与应用程序源代码
NN
- 基于智能控制算法神经网络，结合Matlab工具，实现了神经网络的七种C语言实现。
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- 小波神经网络进行短期电力负荷预测的matlab代码。希望对大家有帮助。
NN+GA
- 1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的
nn
- 利用matlab编写的神经网络算法，经过测试速度快效果好。
RBF_example_IRIS
- RBF神经网络应用于IRIS数据集的例子-Am example of RBF-NN applied on IRIS Data Set
KNN
- K近邻算法（KNN）的matlab源代码，程序清晰易读-K nearest neighbor (KNN) of matlab source code, procedures legible
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- bp神经网络源程序--A BP NN code
nn
- 基于MATLAB完成的神经网络源程序 大家-Based on the MATLAB neural network to complete the U.S. source
nn
- 线性神经网络，BP神经网络，Hopfield神经网格，Elman神经网络，RBF神经网络；在模型应用模块中实现了六种实际应用：RBF网络的船用柴油机故障诊断，BP网络的齿轮箱故障诊断，SOM网络的回热系统故障诊断，BP网络的设备状态分类器，SOM网络的人口比例样本分类，SOM网络的土壤性状样本分类。-Linear neural network, BP neural network, Hopfield neural network, Elman neural network, RBF neural
nn
- hopfield neural network
NN
- 最详尽的神经网络源码，包括最主要的三个神经网络算法：GRLVQ ， SRNG和H2MGLVQ算法，提供详细的源码和例程，三个监督基于LVQ classifieur-Fast implementation of the GRLVQ, SRNG and H2MGLVQ algorithms, three supervised LVQ classifieur Please run mexme_NN to recompile mex files on your own plateform
competitive_modifikasi_d
- NN training for DVR control
competitive_modifikasi_q
- NN trining for DVR control using d modification
NN2
- Global optimization of neural network weights NN权值的全局优化-Global optimization of neural network weights NN weights of the global optimization
matlab.nn
- 一个很好的MATLAB神经网络工具箱讲解-a descr iption of a very useful an.net in matlab
MATLAB-NN
- MATLAB神经网络应用设计,张德丰主编的程序源码-MATLAB neural network design, Zhang Defeng editor program source code
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- matlab通用神经网络代码,有比较详细的注解-matlab common neural network code, a more detailed comment
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- MATLAB神经网络仿真与应用，详细介绍BP，Hofield网络等编程实例，案例丰富。-MATLAB neural network emulation and application, detailing the the BP Hofield network programming examples, case.
MATLAB(NN)
- 通用神经网络程序，可以在matlab环境下直接运行，包括分类及回归的例子-Generic neural network program that can be run directly in matlab environment, including examples of classification and regression