小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序,在其他網(wǎng)站上下來(lái)的,不知有沒(méi)有用
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序,在其他網(wǎng)站上下來(lái)的,不知有沒(méi)有用
上傳時(shí)間： 2014-12-08
上傳用戶(hù)：lmeeworm
資源簡(jiǎn)介：本文 主 要 研究的是Gab。:小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其在灰度圖像目標(biāo)識(shí)別 中的應(yīng)用。研究涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、小波分析理論和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及其 它們?cè)谀繕?biāo)識(shí)別中的應(yīng)用技術(shù)。
上傳時(shí)間： 2016-08-30
上傳用戶(hù)：731140412
資源簡(jiǎn)介：matlab格式源代碼。功能：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法及其在信號(hào)處理中的應(yīng)用。
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶(hù)：hgy9473
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB程序 也許能用得到
上傳時(shí)間： 2014-01-10
上傳用戶(hù)：lwwhust
資源簡(jiǎn)介：用遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，程序完整，實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近功能
上傳時(shí)間： 2013-12-26
上傳用戶(hù)：lps11188
資源簡(jiǎn)介：采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行電力負(fù)荷預(yù)測(cè),其中wnne為主程序,其他為調(diào)用的函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-12-21
上傳用戶(hù)：manking0408
資源簡(jiǎn)介：自己所編寫(xiě)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，已經(jīng)在MATLAB7.0下經(jīng)過(guò)了驗(yàn)證
上傳時(shí)間： 2017-02-14
上傳用戶(hù)：yzhl1988
資源簡(jiǎn)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
上傳時(shí)間： 2013-12-04
上傳用戶(hù)：cc1
資源簡(jiǎn)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(cè)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(duì)認(rèn)識(shí)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(cè)精度
上傳時(shí)間： 2014-01-17
上傳用戶(hù)：gundamwzc
資源簡(jiǎn)介：我自己寫(xiě)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(kāi)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(duì)論文寫(xiě)作有所幫助
上傳時(shí)間： 2016-03-15
上傳用戶(hù)：kiklkook
資源簡(jiǎn)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
上傳時(shí)間： 2016-03-18
上傳用戶(hù)：ouyangtongze
資源簡(jiǎn)介：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PNN 的說(shuō)話人識(shí)別程序，希望對(duì)大家有所幫助
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶(hù)：nanfeicui
資源簡(jiǎn)介：討論了BP 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過(guò)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(guò)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(zhǎng)方向與負(fù)梯度方向一致,由此...
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶(hù)：金宜
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的matlab程序,值得一看
上傳時(shí)間： 2016-08-15
上傳用戶(hù)：xg262122
資源簡(jiǎn)介：MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)0-9數(shù)字識(shí)別 該程序利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)數(shù)字0-9...遺傳算法優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序 基于C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的人臉識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-12-22
上傳用戶(hù)：xlcky
資源簡(jiǎn)介：一種基于BP網(wǎng)絡(luò)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用MATLAB編寫(xiě)的
上傳時(shí)間： 2014-01-21
上傳用戶(hù)：jichenxi0730
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB程序，沒(méi)有用庫(kù)函數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-11-16
上傳用戶(hù)：Altman
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB程序 是一個(gè)通用的matlab程序。
上傳時(shí)間： 2016-12-28
上傳用戶(hù)：yuanyuan123
資源簡(jiǎn)介：一種基于BP算法學(xué)習(xí)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單小程序，用matlab編寫(xiě)，對(duì)初學(xué)者很好看懂
上傳時(shí)間： 2014-01-27
上傳用戶(hù)：mhp0114
資源簡(jiǎn)介：一個(gè)通用的matlab程序 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-12-18
上傳用戶(hù)：zhangyigenius
資源簡(jiǎn)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。
上傳時(shí)間： 2016-05-03
上傳用戶(hù)：pkkkkp
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)短期電力負(fù)荷的預(yù)測(cè)，帶有小波程序，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，輸入為歸一過(guò)的數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2017-06-14
上傳用戶(hù)：zhaoq123
資源簡(jiǎn)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)。
上傳時(shí)間： 2015-05-08
上傳用戶(hù)：wlcaption
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用的10片論文 對(duì)學(xué)習(xí)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有用
上傳時(shí)間： 2014-10-13
上傳用戶(hù)：hustfanenze
資源簡(jiǎn)介：基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)的PID神經(jīng)模型源程序
上傳時(shí)間： 2015-06-12
上傳用戶(hù)：頂?shù)弥?/p>
資源簡(jiǎn)介：關(guān)于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源程序，對(duì)研究小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常有幫助
上傳時(shí)間： 2014-08-11
上傳用戶(hù)：qq1604324866
資源簡(jiǎn)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
上傳時(shí)間： 2015-07-18
上傳用戶(hù)：zhuimenghuadie
資源簡(jiǎn)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))
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：tianjinfan
資源簡(jiǎn)介：小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)識(shí)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(jí)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(shí)別五種信號(hào)。
上傳時(shí)間： 2014-11-09
上傳用戶(hù)：cc1015285075
資源簡(jiǎn)介：BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速學(xué)習(xí)算法研究and 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶(hù)：851197153
