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搜索资源列表

  1. Hamming_NN

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  2. Hamming 神经网络从功能上来看是最小Hamming 距离分类器.利用它能够完成不完整输入信息与所存储模式的最小汉明距离分类.    Hamming 网络是一个双层神经网络,第一层网(即匹配子网络)是用来计算输入模式与该网络已经学习过的各样本之间的匹配测度.第二层网(即竞争子网络)接收从匹配子网络送来的未知模式与已存各样本的匹配测度,然后经过多次迭代运算就可以求得与输入模式相匹配的样本.-Hamming neural network from the functional point o
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:112.77kb
    • 提供者:东方云
  1. RBFtofittingandmodeallocation

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  2. % RBF 神经网络用于模式分类与函数拟合  % 使用平台 - Matlab6.5及以上
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1.47kb
    • 提供者:FY
  1. AerialImageClassificationMethodBasedonFractalTheor

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  2.  提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像 的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分 数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光 谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network
  3. 所属分类:Document

    • 发布日期:2017-03-24
    • 文件大小:268.69kb
    • 提供者:xuhuoping
  1. Classification

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  2. 模式分类。包括:训练样本设计、模板匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类法、非线性分类法、神经网络分类法-Pattern classification. Include: training sample design, template matching classifier, Bayes classifier, a linear function of classification, non-linear classification, neural network classificat
  3. 所属分类:Graph Recognize

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:505.53kb
    • 提供者:yutao
  1. psoyouhuannyj

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  2. 基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文   摘 要:  本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-17
    • 文件大小:41.37kb
    • 提供者:ekin
  1. NeuralNetwork_RBF

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  2. RBF 神经网络用于模式分类 RBF 神经网络用于函数拟合 -RBF neural network for pattern classification RBF neural network for function fitting
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-04-13
    • 文件大小:1.88kb
    • 提供者:zhao
  1. BP_ANN

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  2. Bp人工神经网络语音分类。 利用人工神经网络对输入语音信号进行翻译-Bp artificial neural network voice classification. Translation of the input speech signal using artificial neural networks
  3. 所属分类:matlab

    • 发布日期:2017-11-23
    • 文件大小:367.84kb
    • 提供者:kevin
  1. 粗糙集

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  2. 采用某股份制银行的698 家贷款企业样本, 基于粗糙集-Elman 神经网络集成构建了贷款企业五 级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系, 然后将训练样本送入Elman 神经网 络进行学习和训练, 进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明, 与传统的logistic 回归模型相比, 粗 糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高, 是一种更为有效和实用的分类方法, 为我国商业银行五 级分类管理提供一个新的方法. 关键词: 粗糙集;Elman 神经网络
  3. 所属分类:报告论文

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