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搜索资源 - matlab neural weight
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％ Train a two layer neural network with the Levenberg-Marquardt
％ method.
％
％ If desired, it is possible to use regularization by
％ weight decay. Also pruned (ie. not fully connected) networks can
％ be trained.
％
％ Given a set of cor
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神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网
络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能-A single neural network is a collection of parallel processing elements, we have been inspired by biological nervous system. In nature, the network function of a decisi
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这是一个基于matlab的三层神经网络算法，赋予不同的向量可对权值进行训练-This is a three-layer neural network matlab-based algorithm can give different weight vector for training
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用MATLAB实现二层bp神经网络的计算。可以改变阈值和权值以改进算法，并可以将该方法推广到多层网络。-Using MATLAB to achieve the second floor bp neural network computing. Can change the threshold value and weight to improve the algorithm and the method can be extended to the multi-layer network.
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用遗传算法优化BP神经网络的初始权值与阈值.使用gaot与nntools-Use ga optimative the weight and bias of BP neural network.
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SOM神经网络（自组织特征映射神经网络）是一种无导师神经网路。网络的拓扑结构是由一个输入层与一个输出层构成。输入层的节点数即为输入样本的维数，其中每一节点代表输入样本中的一个分量。输出层节点排列结构是二维阵列。输入层X中的每个节点均与输出层Y每个神经元节点通过一权值(权矢量为W)相连接，这样每个输出层节点均对应于一个连接权矢量。
自组织特征映射的基本原理是，当某类模式输入时，其输出层某一节点得到最大刺激而获胜，获胜节点周围的一些节点因侧向作用也受到较大刺激。这时网络进行一次学习操作，获胜节点
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实验中使用随机反向传播算法对构造的神经网络进行学习，最终得到构造的神经网络的权值矩阵。-Experiment using the random back-propagation algorithm to construct the neural network learning, the final structure of the neural network obtained the weight matrix.
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Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。-
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有关BP算法权值修正的过程 用matlab编程 还可以用于神经预测-The BP algorithm weight correction process with the MATLAB programming can also be used for neural prediction
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遗传算法优化BP神经网络的权权值的matlab程序源代码。
-BP neural network genetic algorithm to optimize weight weights matlab program source code.
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生成8类数据点，神经网络对数据点分类 求解权向量-8 classes generated data points, solving the weight vector neural network data points classification
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This project provides matlab class for implementation of convolutional neural networks. This networks was developed by Yann LeCun and have sucessfully used in many practical applications, such as handwritten digits recognition, face detection, robot
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神经网络ELM的vhdl实例，该算法权值已在matlab上训练好，实际就充当一个硬件分类器-Vhdl examples ELM neural network, which is a good weight algorithm has been trained on matlab, actually acts as a hardware classifier
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，通过matlab代码，MIMO OFDM matlab仿真,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，滤波求和方式实现宽带波束形成。-BP neural network function fitting and pattern recognition, By matlab code, MIMO OFDM matlab simulation, The final weight matrix is ??the filter co
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BP神经网络用于函数拟合与模式识别，最终的权值矩阵就是滤波器的系数，均值便宜跟踪的示例，线性调频脉冲压缩的Matlab程序,pwm整流器的建模仿真，单径或多径瑞利衰落信道仿真。-BP neural network function fitting and pattern recognition, The final weight matrix is ??the filter coefficient, Example tracking mean cheap, LFM pulse compressi
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部分实现了追踪测速迭代松弛算法，虚拟力的无线传感网络覆盖，包括最小二乘法、SVM、神经网络、1_k近邻法,LCMV优化设计阵列处理信号，在MATLAB中求图像纹理特征，基于分段非线性权重值的Pso算法。- Partially achieved tracking speed iterative relaxation algorithm, Virtual power wireless sensor network coverage, Including the least squares metho
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遗传算法优化BP神经网络初始权值阈值，主程序(GA optimizes the initial weight threshold of BP neural network)
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以NSGA2算法作为学习算法优化ELM神经网络的权值，满足误差小、权值范围小的双目标(NSGA2 algorithm is used as a learning algorithm to optimize the weights of ELM neural network, and it meets the double objective with small error and small weight range)
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里面包含多种综合评价方法，如层次分析法、模糊综合评判、基于可拓学的综合评价方法、数据包络分析法、TOPSIS分析法、熵权法以及人工神经网络分析法(It contains many comprehensive evaluation methods, such as analytic hierarchy process, fuzzy comprehensive evaluation, extension-based comprehensive evaluation method, data enve
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采用matlab语言实现了遗传算法对elman神经网络的优化，固定了权阈值参数，大家可以试试(The optimization of Elman neural network by genetic algorithm is realized with MATLAB language, and the weight threshold parameters are fixed. You can try it)
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