盒中腦(bsb)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型首先由Anderson等人于1977年提出,Golden等人對(duì)該模型進(jìn)行了深入的研究??捎米髯月?lián)想最鄰分類器,并可存儲(chǔ)任何模擬向量模式。
資源簡(jiǎn)介:盒中腦(bsb)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型首先由Anderson等人于1977年提出,Golden等人對(duì)該模型進(jìn)行了深入的研究。可用作自聯(lián)想最鄰分類器,并可存儲(chǔ)任何模擬向量模式。
上傳時(shí)間: 2016-08-30
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資源簡(jiǎn)介:MATLAB中應(yīng)用支持向量?。⊿VN)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)模式識(shí)別處理
上傳時(shí)間: 2013-12-13
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資源簡(jiǎn)介:MATLAB編寫的誤差反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)單分類器。
上傳時(shí)間: 2017-03-18
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資源簡(jiǎn)介:初步研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造方法,并利用多輸入單輸出切比雪夫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立世界干散海運(yùn)量各年的海運(yùn)量預(yù)測(cè)模型解決具體問題
上傳時(shí)間: 2015-06-04
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資源簡(jiǎn)介:一種通過自組織競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和可視化的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用此算法可以把輸入空間的多維映射到低維的(一維或者二維)的離散網(wǎng)絡(luò)上,并將保持相同性質(zhì)的輸入數(shù)據(jù)在映射到低維空間時(shí)的拓?fù)湟恢滦浴ris以及l(fā)etter兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類
上傳時(shí)間: 2016-09-03
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資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用C編寫的SOM(自組織特征映射)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼。
上傳時(shí)間: 2015-07-09
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資源簡(jiǎn)介:用VC++實(shí)現(xiàn)的BP(反向傳播負(fù)反饋)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
上傳時(shí)間: 2015-11-13
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資源簡(jiǎn)介:為了提高電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度與速度的需求,提出使用交替梯度算法改進(jìn)徑向基函數(shù)(RBF) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 對(duì)天津市電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)。改進(jìn)的算法與傳統(tǒng)梯度下降算法相比,具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測(cè)精度。 仿真結(jié)果表明該算法具有可行性。
上傳時(shí)間: 2013-10-31
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資源簡(jiǎn)介:本源代碼是本人親自編寫的關(guān)于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的實(shí)現(xiàn),它結(jié)合了模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),具有全局逼近的功能。本代碼提供了簡(jiǎn)單的界面,輸入學(xué)習(xí)樣本,可以進(jìn)行預(yù)測(cè)并能輸出預(yù)測(cè)結(jié)果。
上傳時(shí)間: 2013-12-28
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資源簡(jiǎn)介:用vc開發(fā)的各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)開發(fā)。
上傳時(shí)間: 2014-01-15
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資源簡(jiǎn)介:粒子群優(yōu)化算法!!! 系統(tǒng)地介紹了粒子群優(yōu)化算法,歸納了其發(fā)展過程中的各種改進(jìn)如慣性權(quán)重!收斂因子!跟蹤并 優(yōu)化動(dòng)態(tài)目標(biāo)等模型"闡述了算法在目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化!神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練!模糊控制系統(tǒng)等基本領(lǐng)域的應(yīng)用并 給出其在工程領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展,最后,對(duì)粒子群優(yōu)化算...
上傳時(shí)間: 2015-06-10
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資源簡(jiǎn)介:這是一個(gè)基于模擬退火算法的混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
上傳時(shí)間: 2014-03-02
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資源簡(jiǎn)介:這個(gè)是經(jīng)典Aihara混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的程序
上傳時(shí)間: 2014-10-26
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資源簡(jiǎn)介:本程序用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以交通流為輸入,以信號(hào)配時(shí)為輸出.
上傳時(shí)間: 2015-08-11
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資源簡(jiǎn)介:本程序用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以交通流為輸入,以信號(hào)配時(shí)為輸出.
上傳時(shí)間: 2013-12-15
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資源簡(jiǎn)介:本程序用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以交通流為輸入,以信號(hào)配時(shí)為輸出.
上傳時(shí)間: 2015-08-11
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資源簡(jiǎn)介:2519鋁合金本構(gòu)關(guān)系的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用論文
上傳時(shí)間: 2013-12-15
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資源簡(jiǎn)介:我自己編寫的基于遺傳算法的elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型.大家參考!
上傳時(shí)間: 2014-11-08
上傳用戶:liglechongchong
資源簡(jiǎn)介:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)系統(tǒng)的波形控制 闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和算法,建立了電流型交——交變頻同步電動(dòng)機(jī)的波形控制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP模型,并將計(jì)算結(jié)果與仿真結(jié)果作了比較。
上傳時(shí)間: 2013-12-26
上傳用戶:liuchee
資源簡(jiǎn)介:TI公司C6000系列DSP(DM642)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)視頻電話通訊源代碼
上傳時(shí)間: 2015-11-22
上傳用戶:曹云鵬
資源簡(jiǎn)介:各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型Matlab源程序
上傳時(shí)間: 2013-12-22
上傳用戶:lizhen9880
資源簡(jiǎn)介:matlab開發(fā)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,經(jīng)過調(diào)試,運(yùn)行正常!
上傳時(shí)間: 2016-05-13
上傳用戶:qq1604324866
資源簡(jiǎn)介:包含了matlab實(shí)現(xiàn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的三段源碼,其中還有一段例子。
上傳時(shí)間: 2016-05-17
上傳用戶:fandeshun
資源簡(jiǎn)介:本文通過建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,借助Matlab軟件對(duì)我國的研究生教育發(fā)展規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間: 2016-06-07
上傳用戶:lunshaomo
資源簡(jiǎn)介:建立預(yù)測(cè)煙葉中含N量的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。。。。全局優(yōu)化算法
上傳時(shí)間: 2013-11-28
上傳用戶:asdfasdfd
資源簡(jiǎn)介:異步電動(dòng)機(jī)調(diào)壓調(diào)頻正弦波直流脈寬調(diào)速系統(tǒng)(SPWM)的仿真模型
上傳時(shí)間: 2014-01-07
上傳用戶:yt1993410
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)很好用的自適應(yīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型庫,包括ADALINE/RBF/多層前向等,另外內(nèi)含Demo,更易上手
上傳時(shí)間: 2014-12-22
上傳用戶:gonuiln
資源簡(jiǎn)介:自己編的遺傳算法同BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的代碼!并且在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型上進(jìn)行多目標(biāo)尋優(yōu),結(jié)果有doc文檔詳細(xì)說明!實(shí)現(xiàn)BP-GA多目標(biāo)優(yōu)化應(yīng)用實(shí)例!
上傳時(shí)間: 2014-01-09
上傳用戶:zgu489
資源簡(jiǎn)介:感知器算法實(shí)驗(yàn) w1 w2 分類 早期“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”模型
上傳時(shí)間: 2013-12-22
上傳用戶:Altman
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)不錯(cuò)的GA-NN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的示范代碼。適合入門學(xué)習(xí)
上傳時(shí)間: 2016-12-18
上傳用戶:luopoguixiong