人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的bam算法的實(shí)現(xiàn)方法,學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同學(xué)請(qǐng)使用
資源簡(jiǎn)介:這是cmu大學(xué)的一個(gè)研究小組編寫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反向傳播算法的源代碼,很有參考價(jià)值。
上傳時(shí)間: 2015-04-04
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資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中HOPFIELD模型算法的源程序,常用語(yǔ)控制領(lǐng)域!
上傳時(shí)間: 2014-01-01
上傳用戶:Andy123456
資源簡(jiǎn)介:人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的bam算法的實(shí)現(xiàn)方法,學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同學(xué)請(qǐng)使用
上傳時(shí)間: 2017-01-13
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資源簡(jiǎn)介:人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的hopfield算法的實(shí)現(xiàn)方法,學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同學(xué)請(qǐng)使用
上傳時(shí)間: 2013-12-24
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資源簡(jiǎn)介:人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的adaline算法的實(shí)現(xiàn)方法,學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同學(xué)請(qǐng)使用
上傳時(shí)間: 2017-01-13
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資源簡(jiǎn)介:人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的som算法的實(shí)現(xiàn)方法,學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同學(xué)請(qǐng)使用
上傳時(shí)間: 2013-12-23
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資源簡(jiǎn)介:人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的bpn算法的實(shí)現(xiàn)方法,學(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的同學(xué)請(qǐng)使用
上傳時(shí)間: 2017-01-13
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資源簡(jiǎn)介:一種基于蟻群聚類的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系 數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似...
上傳時(shí)間: 2013-12-26
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資源簡(jiǎn)介:經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時(shí)通過(guò)比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個(gè)神經(jīng)元來(lái)約簡(jiǎn)隱...
上傳時(shí)間: 2014-01-16
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資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中模擬退火算法MATLAB源程序,挺不錯(cuò)的,大家可以學(xué)習(xí)一下。
上傳時(shí)間: 2016-12-07
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資源簡(jiǎn)介:轉(zhuǎn)載:對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用最廣泛的一種:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用vbmatlab來(lái)實(shí)現(xiàn),把訓(xùn)練數(shù)據(jù)拷入,load的*.m文件中, 文件中部load的*.m為測(cè)試數(shù)據(jù) save 存盤的文件為測(cè)試數(shù)據(jù)的bp預(yù)測(cè)值, 該程序可以擴(kuò)充n個(gè)輸入,n個(gè)輸出,很容易
上傳時(shí)間: 2015-11-10
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資源簡(jiǎn)介:一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模擬退火算法的改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法,是英文
上傳時(shí)間: 2016-04-30
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資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元線性模型的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)源程序!
上傳時(shí)間: 2014-01-02
上傳用戶:wab1981
資源簡(jiǎn)介:過(guò)程信號(hào)的前饋-反饋型自適應(yīng)盲分離算法:利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力實(shí)現(xiàn)信號(hào)的盲分離已被證明是實(shí)現(xiàn)信號(hào)分離的一種有效方法,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)分離算法的效能將產(chǎn)生極大的影響
上傳時(shí)間: 2016-12-23
上傳用戶:四只眼
資源簡(jiǎn)介:使用C++的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)算法的股票預(yù)測(cè)程序
上傳時(shí)間: 2017-01-10
上傳用戶:heart520beat
資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的bp算法及其實(shí)現(xiàn)方法(matlab),請(qǐng)各位參考
上傳時(shí)間: 2017-01-10
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資源簡(jiǎn)介:這是對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法的一個(gè)概述,也就是基礎(chǔ)的希望對(duì)大家有用。
上傳時(shí)間: 2014-12-07
上傳用戶:水中浮云
資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp自學(xué)習(xí)算法的c++實(shí)現(xiàn),是實(shí)際工程的一部分。
上傳時(shí)間: 2014-12-08
上傳用戶:Zxcvbnm
資源簡(jiǎn)介:該文檔為Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾個(gè)常用算法的學(xué)習(xí)和比較講解文檔,是一份很不錯(cuò)的參考資料,具有較高參考價(jià)值,感興趣的可以下載看看………………
上傳時(shí)間: 2022-02-18
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資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法,在空空導(dǎo)彈的理論研究中也得到了很多應(yīng)用,但它的實(shí)際應(yīng)用通常是通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)的,而軟件實(shí)現(xiàn)是串行執(zhí)行指令,運(yùn)行速度慢,可靠性低,很難滿足實(shí)際導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。控制算法硬件實(shí)現(xiàn)的最大特點(diǎn)就是...
上傳時(shí)間: 2013-04-24
上傳用戶:冇尾飛鉈
資源簡(jiǎn)介:利用c語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的bam算法
上傳時(shí)間: 2016-10-11
上傳用戶:yzhl1988
資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的tsp的模擬退火算法的matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2015-03-09
上傳用戶:wpwpwlxwlx
資源簡(jiǎn)介:這是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)重要的算法,挺有意義的。
上傳時(shí)間: 2015-03-14
上傳用戶:franktu
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)關(guān)于人工智能-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的例子及其算法程序
上傳時(shí)間: 2013-11-25
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資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的感知機(jī)的學(xué)習(xí)算法的c語(yǔ)言程序源代碼
上傳時(shí)間: 2015-07-14
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資源簡(jiǎn)介:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中cmac網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于機(jī)器人手臂控制的算法研究
上傳時(shí)間: 2015-09-02
上傳用戶:zm7516678
資源簡(jiǎn)介:介紹了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)中的ADALINE算法的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn).
上傳時(shí)間: 2015-12-09
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資源簡(jiǎn)介:介紹了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)中的BPN算法的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn).
上傳時(shí)間: 2014-01-19
上傳用戶:亞亞娟娟123
資源簡(jiǎn)介:介紹了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)中的CPN算法的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn).
上傳時(shí)間: 2013-11-25
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資源簡(jiǎn)介:介紹了神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)中的HOPFIELD算法的C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn).
上傳時(shí)間: 2013-12-12
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