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• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類的基礎(chǔ)源碼免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類的基礎(chǔ)源碼，供參考！

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 源碼

  上傳時(shí)間： 2014-01-07

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• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的10片論文 對學(xué)習(xí)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有用免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的10片論文 對學(xué)習(xí)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有用

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 論文

  上傳時(shí)間： 2014-10-13

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• 提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時(shí)頻局部特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢,采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)構(gòu)成小波免費(fèi)下載

  資源簡介：提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時(shí)頻局部特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢,采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)兼有小波函數(shù)的緊 支性、波動(dòng)性以及神...

  標(biāo)簽： PID 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2014-01-15

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• bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類的matlab程序免費(fèi)下載

  資源簡介：bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類的matlab程序，修改數(shù)值就可適用

  標(biāo)簽： matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 程序

  上傳時(shí)間： 2013-12-08

  上傳用戶：playboys0

• rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類的matlab程序免費(fèi)下載

  資源簡介：rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類的matlab程序，修改數(shù)值就可適用

  標(biāo)簽： matlab rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類

  上傳時(shí)間： 2016-10-09

  上傳用戶：2404

• _基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)_小波分析,一本好書的全源碼免費(fèi)下載

  資源簡介：_基于MATLAB的系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)_小波分析,一本好書的全源碼

  標(biāo)簽： MATLAB 系統(tǒng)分析 小波分析 源碼

  上傳時(shí)間： 2015-05-18

  上傳用戶：釣鰲牧馬

• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類識別免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類識別，學(xué)習(xí)率因子，網(wǎng)絡(luò)動(dòng)量項(xiàng)因子，網(wǎng)絡(luò)多分辨級數(shù)，網(wǎng)絡(luò)平移參數(shù) 都可自己選。本例輸入節(jié)點(diǎn)5，輸出5。可識別五種信號。

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 識別

  上傳時(shí)間： 2014-11-09

  上傳用戶：cc1015285075

• 討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中減小誤差函數(shù)時(shí)最優(yōu)方向的確定和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的方法。 首先論證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),然后討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,重點(diǎn)討論了減小誤差函數(shù)最優(yōu)方 免費(fèi)下載

  資源簡介：討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中減小誤差函數(shù)時(shí)最優(yōu)方向的確定和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的方法。 首先論證了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),然后討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程,重點(diǎn)討論了減小誤差函數(shù)最優(yōu)方 向的確定方法,即如何保證步長方向與負(fù)梯度方向一致,由此...

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 減 過程 誤差函數(shù)

  上傳時(shí)間： 2014-01-22

  上傳用戶：金宜

• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展用于預(yù)測和函數(shù)逼近免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的進(jìn)展用于預(yù)測和函數(shù)逼近，希望可以拋磚引玉

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 函數(shù)

  上傳時(shí)間： 2017-04-28

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• BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類與回歸 ----------------------------------------作者：陸振波免費(fèi)下載

  資源簡介：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類與回歸 ----------------------------------------作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請?jiān)L問我的個(gè)人主頁 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn -------------------...

  標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 回歸

  上傳時(shí)間： 2015-05-21

  上傳用戶：ouyangtongze

• RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類與回歸 ---------------------------------------- 作者：陸振波免費(fèi)下載

  資源簡介：RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于分類與回歸 ---------------------------------------- 作者：陸振波，海軍工程大學(xué) 歡迎同行來信交流與合作，更多文章與程序下載請?jiān)L問我的個(gè)人主頁 電子郵件：luzhenbo@sina.com 個(gè)人主頁：luzhenbo.88uu.com.cn ----------------...

  標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分類 回歸

  上傳時(shí)間： 2013-12-19

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• 這是小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB6.5下的程序,不算完善,大家一起研究吧免費(fèi)下載

  資源簡介：這是小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB6.5下的程序,不算完善,大家一起研究吧

  標(biāo)簽： MATLAB 6.5 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 家

  上傳時(shí)間： 2013-12-04

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• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB原代碼免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB原代碼，十分經(jīng)典，大家一起學(xué)。

  標(biāo)簽： MATLAB 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 代碼

  上傳時(shí)間： 2015-05-08

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• 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的PID神經(jīng)模型源程序免費(fèi)下載

  資源簡介：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的PID神經(jīng)模型源程序

  標(biāo)簽： PID 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 辨識 模型

  上傳時(shí)間： 2015-06-12

  上傳用戶：頂?shù)弥?/p>

• 關(guān)于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序免費(fèi)下載

  資源簡介：關(guān)于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序，對研究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常有幫助

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源程序

  上傳時(shí)間： 2014-08-11

  上傳用戶：qq1604324866

• 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流域日徑流預(yù)報(bào)模型免費(fèi)下載

  資源簡介：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的流域日徑流預(yù)報(bào)模型，該例程為結(jié)合型小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 徑流預(yù)報(bào) 模型

  上傳時(shí)間： 2015-07-18

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• 遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序: 1.構(gòu)造的非線性函數(shù): 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內(nèi)部調(diào)用小波函數(shù)) 3.遺傳算法優(yōu)化后逼近 :免費(fèi)下載

  資源簡介：遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序: 1.構(gòu)造的非線性函數(shù): 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內(nèi)部調(diào)用小波函數(shù)) 3.遺傳算法優(yōu)化后逼近 :GA_Wnn_test.m (內(nèi)部調(diào)用遺傳算法的,初始化,適應(yīng)度,解碼函數(shù))

  標(biāo)簽： nninit_test Wnn_test WNN 算法優(yōu)化

  上傳時(shí)間： 2013-12-23

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• 遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)字識別源程序免費(fèi)下載

  資源簡介：遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)字識別源程序

  標(biāo)簽： MATLAB 算法優(yōu)化 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2014-01-04

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• 本文分析小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)重點(diǎn)研究在電力負(fù)荷預(yù)測中連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有的優(yōu)缺點(diǎn)對認(rèn)識和應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有重要意義算例表明在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同的情況下連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高免費(fèi)下載

  資源簡介：本文分析小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)重點(diǎn)研究在電力負(fù)荷預(yù)測中連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比具有的優(yōu)缺點(diǎn)對認(rèn)識和應(yīng)用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有重要意義算例表明在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同的情況下連續(xù)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更高的預(yù)測精度

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分 電力

  上傳時(shí)間： 2014-01-17

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• 用dsp實(shí)現(xiàn)的的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖象識別編程免費(fèi)下載

  資源簡介：用dsp實(shí)現(xiàn)的的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖象識別編程

  標(biāo)簽： dsp 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖象 識別

  上傳時(shí)間： 2013-12-15

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• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，收斂性比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好，可以避免局部最優(yōu),可用于分類，函數(shù)逼近等

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序

  上傳時(shí)間： 2014-01-06

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• 我自己寫的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Matlab程序免費(fèi)下載

  資源簡介：我自己寫的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的Matlab程序，包含了單維的高維的兩種網(wǎng)絡(luò)模型，比較全面，而且代碼中加入開發(fā)的初始化算法，使用時(shí)只需要更換訓(xùn)練樣本就可以了。希望對論文寫作有所幫助

  標(biāo)簽： Matlab 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序

  上傳時(shí)間： 2016-03-15

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• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)程序免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)程序，編成運(yùn)算，基于matlab的運(yùn)算

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序

  上傳時(shí)間： 2016-03-18

  上傳用戶：ouyangtongze

• 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的PID神經(jīng)模型免費(fèi)下載

  資源簡介：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識的PID神經(jīng)模型，給初學(xué)者一個(gè)簡單例子

  標(biāo)簽： PID 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 辨識 模型

  上傳時(shí)間： 2016-03-21

  上傳用戶：cc1

• 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制Matlab仿真,有代表性,值得研究免費(fèi)下載

  資源簡介：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制Matlab仿真,有代表性,值得研究

  標(biāo)簽： Matlab PID 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 仿真

  上傳時(shí)間： 2016-04-11

  上傳用戶：924484786

• 這是個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序免費(fèi)下載

  資源簡介：這是個(gè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序，不是很好，請多指教。

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源程序

  上傳時(shí)間： 2014-01-16

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• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練及泛化求解。

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序

  上傳時(shí)間： 2016-05-03

  上傳用戶：pkkkkp

• 一種基于BP算法學(xué)習(xí)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)免費(fèi)下載

  資源簡介：一種基于BP算法學(xué)習(xí)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)隱層采用框架小波函數(shù)、輸出層采用Sigmoid 激勵(lì)函數(shù), 并選用“熵誤差函數(shù)”以加速網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度。

  標(biāo)簽： BP算法 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2016-05-04

  上傳用戶：TF2015

• 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序,在其他網(wǎng)站上下來的,不知有沒有用免費(fèi)下載

  資源簡介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序,在其他網(wǎng)站上下來的,不知有沒有用

  標(biāo)簽： 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 程序 網(wǎng)站

  上傳時(shí)間： 2014-12-08

  上傳用戶：lmeeworm

• 基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN 的說話人識別程序免費(fèi)下載

  資源簡介：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN 的說話人識別程序，希望對大家有所幫助

  標(biāo)簽： PNN 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 識別 程序

  上傳時(shí)間： 2013-11-25

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