相 關(guān) 資 源

• 自行用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：自行用訓(xùn)練樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，不過(guò)要特別注意訓(xùn)練樣本的選擇

  標(biāo)簽： 樣本 網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2015-09-05

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• 本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有實(shí)用價(jià)值. 一、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 程序默認(rèn)狀態(tài)是樣本訓(xùn)練狀態(tài),現(xiàn)將樣本訓(xùn)練狀態(tài)下的如何訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行說(shuō)明: 1.系統(tǒng)精免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有實(shí)用價(jià)值. 一、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 程序默認(rèn)狀態(tài)是樣本訓(xùn)練狀態(tài),現(xiàn)將樣本訓(xùn)練狀態(tài)下的如何訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行說(shuō)明: 1.系統(tǒng)精度: 定義系統(tǒng)目標(biāo)精度,根據(jù)需要定義網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差精度.誤差公式是對(duì)訓(xùn)練出網(wǎng)絡(luò)的...

  標(biāo)簽： Levenberg-Marquardt 程序 狀態(tài) 樣本

  上傳時(shí)間： 2013-12-19

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• 本程序用資源分配網(wǎng)(Resource_Allocation Network,簡(jiǎn)稱RAN)實(shí)現(xiàn)了Hermit多項(xiàng)式在線學(xué)習(xí)問(wèn)題。訓(xùn)練樣本產(chǎn)生方式如下免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本程序用資源分配網(wǎng)(Resource_Allocation Network,簡(jiǎn)稱RAN)實(shí)現(xiàn)了Hermit多項(xiàng)式在線學(xué)習(xí)問(wèn)題。訓(xùn)練樣本產(chǎn)生方式如下，樣本數(shù)400，每個(gè)樣本輸入Xi在區(qū)間[-4,4]內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生（均勻分布），相關(guān)樣本輸出為F(Xi) = 1.1(1-Xi + Xi2)exp(-Xi2/2),測(cè)試樣本輸入在[-4，+4...

  標(biāo)簽： Resource_Allocation Network Hermit RAN

  上傳時(shí)間： 2014-01-14

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• 用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2.　適應(yīng)值計(jì)算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m；

  標(biāo)簽： gafault nninit BP網(wǎng)絡(luò) 程序

  上傳時(shí)間： 2013-12-07

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• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法（C程序） 文件輸入輸出目錄為：F:BP 訓(xùn)練樣本文件名：訓(xùn)練樣本.txt 值為： 1 1 -1 1 -1 1 0 1 0 1 輸出文件名為：閾免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法（C程序） 文件輸入輸出目錄為：F:\BP 訓(xùn)練樣本文件名：訓(xùn)練樣本.txt 值為： 1 1 -1 1 -1 1 0 1 0 1 輸出文件名為：閾值.txt 權(quán)值.txt

  標(biāo)簽： txt 樣本 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2013-12-28

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• 用PSO訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(matlab程序)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：用PSO訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(matlab程序)

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

  上傳時(shí)間： 2016-04-10

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• 清華大學(xué)不確定規(guī)劃教材中的用遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的混合智能算法1免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：清華大學(xué)不確定規(guī)劃教材中的用遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的混合智能算法1

  標(biāo)簽： 清華大學(xué) 教材 智能算法 算法

  上傳時(shí)間： 2014-01-03

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• 清華大學(xué)不確定規(guī)劃教材中的用遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的混合智能算法2免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：清華大學(xué)不確定規(guī)劃教材中的用遺傳算法訓(xùn)練神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的混合智能算法2

  標(biāo)簽： 清華大學(xué) 教材 智能算法 算法

  上傳時(shí)間： 2014-09-09

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• 一、用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一、用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP網(wǎng)絡(luò)初始化：nninit.m――給出P，T，R，S1，S2； 2.　適應(yīng)值計(jì)算函數(shù)：gabpEval.m； 3．將遺傳算法的編碼解碼為BP網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)的權(quán)值、閾值函數(shù)：gadecod.m； 二、用GA先...

  標(biāo)簽： gafault nninit BP網(wǎng)絡(luò) 程序

  上傳時(shí)間： 2014-08-15

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• 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)簽名識(shí)別方法。訓(xùn)練樣本免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫(xiě)簽名識(shí)別方法。訓(xùn)練樣本，識(shí)別簽名

  標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 識(shí)別方法 樣本

  上傳時(shí)間： 2016-11-24

  上傳用戶：yuchunhai1990

• 一個(gè)比較簡(jiǎn)單的模式識(shí)別問(wèn)題。用female.txt 和male.txt 的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一個(gè)比較簡(jiǎn)單的模式識(shí)別問(wèn)題。用female.txt 和male.txt 的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集，建立Bayes 分類器，用測(cè)試樣本數(shù)據(jù)set1.txt、set2.txt、set3.txt 對(duì)該分類器進(jìn)行測(cè)試,分別應(yīng)用單個(gè)特征及兩個(gè)特征進(jìn)行實(shí)驗(yàn)

  標(biāo)簽： txt female male 比較

  上傳時(shí)間： 2016-12-24

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• 各種BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：各種BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，如倒立擺，雙螺旋線，雙積分系統(tǒng)等

  標(biāo)簽： BP網(wǎng)絡(luò) 樣本

  上傳時(shí)間： 2017-01-28

  上傳用戶：hullow

• BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序及訓(xùn)練樣本,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序及訓(xùn)練樣本免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序及訓(xùn)練樣本,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序及訓(xùn)練樣本

  標(biāo)簽： 源程序 樣本 BP BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2014-11-08

  上傳用戶：lmeeworm

• 一用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 二用GA先求BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：一用GA直接訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重算法 二用GA先求BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，再用純BP直接訓(xùn)練BP的混合GA－BP算法

  標(biāo)簽： BP網(wǎng)絡(luò) 權(quán)重 算法

  上傳時(shí)間： 2017-03-18

  上傳用戶：shinesyh

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本歸一化程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本歸一化程序，并能均勻的分離訓(xùn)練樣本和檢驗(yàn)樣本

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

  上傳時(shí)間： 2014-02-12

  上傳用戶：lps11188

• 基于C語(yǔ)言編寫(xiě)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序 經(jīng)過(guò)大量樣本訓(xùn)練滿足 設(shè)計(jì)要求！免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：基于C語(yǔ)言編寫(xiě)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序 經(jīng)過(guò)大量樣本訓(xùn)練滿足 設(shè)計(jì)要求！

  標(biāo)簽： C語(yǔ)言 編寫(xiě) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 樣本

  上傳時(shí)間： 2017-08-17

  上傳用戶：zsjinju

• 這個(gè)程序用來(lái)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行訓(xùn)練免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：這個(gè)程序用來(lái)對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷預(yù)測(cè)進(jìn)行訓(xùn)練

  標(biāo)簽： 程序 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 負(fù)荷預(yù)測(cè)

  上傳時(shí)間： 2017-08-19

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• 本代碼是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本代碼是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng)，目錄主要包括：文檔和兩個(gè)源代 其中源代碼是識(shí)別程序的，另一個(gè)是矩陣類庫(kù)的。 已經(jīng)保存了訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，所以第一次使用識(shí)別程序時(shí)，可以直接運(yùn)行Release目錄下的可執(zhí)行文件，然后對(duì)圖片目錄中的測(cè)試圖片進(jìn)行讀...

  標(biāo)簽： 代碼 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文字識(shí)別系統(tǒng)

  上傳時(shí)間： 2016-04-26

  上傳用戶：黑漆漆

• Matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和初始化訓(xùn)練前饋網(wǎng)絡(luò)的第一步是建立網(wǎng)絡(luò)對(duì)象。函數(shù)newff建立一個(gè)可訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)。這需要4個(gè)輸入?yún)?shù)。第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)Rx2的矩陣以定義R個(gè)輸入向量的最小值和最大值。免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：Matlab中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和初始化訓(xùn)練前饋網(wǎng)絡(luò)的第一步是建立網(wǎng)絡(luò)對(duì)象。函數(shù)newff建立一個(gè)可訓(xùn)練的前饋網(wǎng)絡(luò)。這需要4個(gè)輸入?yún)?shù)。第一個(gè)參數(shù)是一個(gè)Rx2的矩陣以定義R個(gè)輸入向量的最小值和最大值。第二個(gè)參數(shù)是一個(gè)顢頇每層神經(jīng)元個(gè)數(shù)的數(shù)組。第三個(gè)參數(shù)是包含...

  標(biāo)簽： Matlab newff 網(wǎng)絡(luò) Rx2

  上傳時(shí)間： 2014-12-04

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• matlab編寫(xiě)的訓(xùn)練som神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：matlab編寫(xiě)的訓(xùn)練som神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序

  標(biāo)簽： matlab som 編寫(xiě) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2015-05-01

  上傳用戶：fnhhs

• 使用遺傳算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VC++源代碼免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：使用遺傳算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VC++源代碼，經(jīng)測(cè)試，該算法有效。

  標(biāo)簽： VC 算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源代碼

  上傳時(shí)間： 2015-06-29

  上傳用戶：wab1981

• 內(nèi)附兩個(gè)源代碼免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：內(nèi)附兩個(gè)源代碼，其中一個(gè)源代碼是識(shí)別程序的，另一個(gè)是一個(gè)矩陣類庫(kù)的，所以一并附上。 ~..~因?yàn)橐呀?jīng)保存了訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，所以第一次使用識(shí)別程序時(shí)，可以直接運(yùn)行\(zhòng)\Release目錄下的可執(zhí)行文件，然后對(duì)圖片目錄中的測(cè)試圖片進(jìn)行讀入、識(shí)別。 當(dāng)然讀...

  標(biāo)簽： 源代碼

  上傳時(shí)間： 2013-12-12

  上傳用戶：fxf126@126.com

• 用opencv自帶的訓(xùn)練器訓(xùn)練各種分類器的指導(dǎo)手冊(cè)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：用opencv自帶的訓(xùn)練器訓(xùn)練各種分類器的指導(dǎo)手冊(cè)，內(nèi)含正負(fù)例的搜集，訓(xùn)練和檢測(cè)說(shuō)明

  標(biāo)簽： opencv 訓(xùn)練器 分類器

  上傳時(shí)間： 2013-12-19

  上傳用戶：shanml

• 本程序根據(jù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)文件ANN.mat預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)文件免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本程序根據(jù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)文件ANN.mat預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)文件，得到均方誤差，并畫(huà)出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和原數(shù)據(jù)的對(duì)比圖。

  標(biāo)簽： ANN mat 程序 數(shù)據(jù)文件

  上傳時(shí)間： 2015-08-19

  上傳用戶：zhaiyanzhong

• 這是訓(xùn)練rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：這是訓(xùn)練rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對(duì)傳感器的性能進(jìn)行學(xué)習(xí)，最后達(dá)到替代溫度傳感器的作用

  標(biāo)簽： rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  上傳時(shí)間： 2014-01-18

  上傳用戶：VRMMO

• 本程序根據(jù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)文件ANN.mat預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)文件免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本程序根據(jù)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)文件ANN.mat預(yù)測(cè)新的數(shù)據(jù)文件，得到均方誤差，并畫(huà)出預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和原數(shù)據(jù)的對(duì)比圖。此程序運(yùn)用到了很多Matlab編程中常用到的表達(dá)方式，還有一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程的基本概念的表達(dá)，如歸一化的表達(dá)。希望能對(duì)別人有所幫助.

  標(biāo)簽： ANN mat 程序 數(shù)據(jù)文件

  上傳時(shí)間： 2013-12-02

  上傳用戶：1109003457

• 自己裁減的一個(gè)AR上的眼睛庫(kù),(右眼睛),為訓(xùn)練分類器的你,提供訓(xùn)練樣本.免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：自己裁減的一個(gè)AR上的眼睛庫(kù),(右眼睛),為訓(xùn)練分類器的你,提供訓(xùn)練樣本.

  標(biāo)簽： 減 分類器 樣本

  上傳時(shí)間： 2015-10-22

  上傳用戶：myworkpost

• 利用PSO訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB源碼免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：利用PSO訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB源碼

  標(biāo)簽： MATLAB PSO BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼

  上傳時(shí)間： 2013-11-26

  上傳用戶：yxgi5

• 支持向量機(jī)制。SVM分類器的重要部件。可以檢測(cè)和訓(xùn)練樣本集和免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)制。SVM分類器的重要部件。可以檢測(cè)和訓(xùn)練樣本集和

  標(biāo)簽： SVM 支持向量機(jī) 分類器 部件

  上傳時(shí)間： 2016-02-07

  上傳用戶：佳期如夢(mèng)

• 本程序用于對(duì)訓(xùn)練樣本提取獨(dú)立主元免費(fèi)下載

  資源簡(jiǎn)介：本程序用于對(duì)訓(xùn)練樣本提取獨(dú)立主元，作為樣本特征，并送入SVM分類器中訓(xùn)練圖像的預(yù)處理中不取對(duì)數(shù)，也無(wú)須做幅度歸一，由ICA的應(yīng)用條件決定的。預(yù)處理后的圖像以向量的形式按行排列

  標(biāo)簽： 程序 樣本 獨(dú)立

  上傳時(shí)間： 2016-02-20

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