搜索资源列表
MATLAB-Neural-network-cases
- 共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-Neural network cases
bp3
- 三层前馈神经网络的BP算法。程序具有以下功能： （1） 允许选择各层节点数； （2） 允许选用不同的学习率η； （3） 能对权值进行初始化，初始化用[-1、1]区间的随机数； （4）允许选用单极性和双极性两种不同Sigmoid型转移函数。 -Three-tier feed-forward neural network BP algorithm. Procedures have the following functions: (1) allows to choose the
DCT
- 本文设计基于DCT的人脸识别系统，首先结合当今人脸识别的背景和发展状况讨论了人脸识别的研究内容及在各方面的应用；然后研究了人脸识别进行预处理，讨论了人脸识别预处理的其他方法，分析各种方法的利弊，最后采用DCT（离散余弦变换）实现人脸图像预处理中的降维处理；接下来对人脸图像的特征提取进行了研究，简单叙述了几何特征提取和代数特征提取，同时深入研究了基于DCT和PCA变换的人脸图像特征提取，从而实现是否对人脸识别系统识别率有所提高的研究；对于分类器的选择，本文对两种分类器进行了探讨，即最近邻分类器和B
30-case-studies
- MATLAB神经网络30个案例分析__读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。-30 case studies of the MATLAB Neural Network __ readers call the case, as
BP-neural-network-model
- 本文在了解神经元和BP算法的基础上，使用MATLAB软件作为开发工具建立BP神经网络模型，重点研究了BP神经网络结构设计的原理和方法，包括影响BP神经网络训练能力的因素，以及这些因素如何影响BP神经网络的性能；改变不同参量，对比实验数据，总结各个参量对BP神经网络的影响。从而寻找最佳的BP神经网络模型。本文还对一些其他的神经网络算法进行了总结和介绍。- In this paper , based on understanding of the neuronal model and learni
bpnet
- 智能控制；BP神经网络算法；PID控制器MATLAB 仿真-Intelligent Control BP neural network algorithm MATLAB simulation, the PID controller
BPPID
- 基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤，并文中附有相关的MATLAB程度源代码；-Based on BP neural network PID tuning principles and steps of the algorithm, and can be related to the degree of the MATLAB source code
遗传算法优化神经网络matlab源码
- 此程序实现了利用遗传算法优化BP神经网络，内含matlab源码及遗传算法工具包。亲测可用(This program implements the use of genetic algorithms to optimize the BP neural network, including Matlab source code and genetic algorithm toolkit. Pro test available)
第10章 模糊逼近算法
- RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程类似，两者的主要区别在于各使用不同的作用函数。BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络。(The learning process of RBF networks is similar to the learning process of BP networks. The mai
MATAB神经网络30个案例分析
- 该PDF共有30个MATLAB神经网络的案例，包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群)、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。本PDF作为本科毕业设计、研究生项日设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。(The PDF has a total of 30 MATLAB in the case of neural networks, including BP, RBF, SVM
关于用遗传算法改进BP神经网络的MATLAB实现
- 在MATLAB中用遗传算法改进BP神经网络(Improvement of BP neural network by genetic algorithm in MATLAB)
BP神经网络MATLAB中的实现
- 在MATLAB中实现BP神经网络算法计算代码(Implementation of BP neural network algorithm in MATLAB)
Untitled2
- BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
MATLAB神经网络43个案例分析
- MATLAB神经网络43个案例分析 电子书籍(MATLAB neural network case analysis of 43 electronic books)