跟類神經(jīng)網(wǎng)路有點像的東西， 不過現(xiàn)今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經(jīng)分好類的東西 （可是分類的依據(jù)是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
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上傳時間： 2014-01-18
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自組織映射網(wǎng)路(SOM) ，一種以競爭架構(gòu)為學習基礎(chǔ)的類神經(jīng)網(wǎng)路模式 SOM網(wǎng)路是模仿腦神經(jīng)細胞『物以類聚』的特性
上傳時間： 2017-01-07
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神經(jīng)網(wǎng)絡在智能機器人導航系統(tǒng)中的應用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡在環(huán)境感知中的應 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡，其學習的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 。基于 網(wǎng)絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡輸入，神經(jīng)嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經(jīng)元就會體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網(wǎng)絡的權(quán)值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時刻對 應的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會導致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節(jié) 點的數(shù) 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學習階段的結(jié)柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡節(jié)點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網(wǎng)絡 節(jié)點升 始學習，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網(wǎng)絡的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時間內(nèi)進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡技術(shù)對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡在局部路徑規(guī)射中的應 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內(nèi)
標簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡 智能機器人 導航
上傳時間： 2022-02-12
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此源碼包含下面五個程序的源代碼。 基本分類算法源程序 基本遺傳算法源程序 基于遺傳算法的人工生命模擬源程序 基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)源程序 基于遺傳算法提取基元圖形源程序
上傳時間： 2014-12-04
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡bp 算法是用于數(shù)學建模Alife.c 基于遺傳算法的人工生命模擬源程序, 輸入數(shù)據(jù)文件world GA_nn.c 基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)源程序,輸入數(shù)據(jù)文件sample Patmat.c 基于遺傳算法提取基元圖形源序
上傳時間： 2015-04-10
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最新電子元器件產(chǎn)品大全第4冊--電阻器、電容器、電感器及有關(guān)元器
上傳時間： 2013-06-20
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MB1502616位元等電流LED驅(qū)動器
上傳時間： 2013-04-15
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LED路燈標準與關(guān)鍵技術(shù)探討 清華 錢可元
標簽： LED 路燈 標準 關(guān)鍵技術(shù)
上傳時間： 2013-04-15
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16位元等電流LED驅(qū)動器13
上傳時間： 2013-05-16
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專輯類-器件數(shù)據(jù)手冊專輯-120冊-2.15G 最新電子元器件產(chǎn)品大全第4冊-電阻器、電容器、電感器及有關(guān)元器-1308頁-17.6M.pdf
上傳時間： 2013-06-02
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