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前向糾錯

BP神經網絡的設計前向型神經網絡的實例

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神經網絡控制作為一種全新的智能控制方法,是解決非線性系統預測和控制問題的一種重要手段,受到了許多專家學者的廣泛關注,是目前國內外研究的熱點之一。本文著重研究前向神經網絡的學習算法,簡單探討了BP算法在

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BP算法是為了解決多層前向神經網絡的權系數優化而提出來的；所以

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BP算法是為了解決多層前向神經網絡的權系數優化而提出來的；所以

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合作通信放大前向協議誤碼率的MATLAB仿真及其曲線

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　該文介紹一種利用單片機實現的電子密碼鎖控制電路方案 ,該方案較為簡單、可靠 ,而且密碼設置很靈活 ,可以在1～8位范圍內任意設置密碼位數。適當的進行前向通道和后向通道的擴展 ,可以使該設備兼做

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隱馬爾可夫鏈模型和例程（包括前向、后向算法、Viterbi解碼以及為了減少概率數值計算誤差編寫的對數運算程序）

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bp神經網絡源碼, NEWFF---生成一個新的前向神經網絡 TRAIN-----對BP神經網絡進行訓練 SIM----對BP神經網絡進行仿真

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隱馬爾可夫模型的簡單實現, 實現了前向算法

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關于分布式功率控制算法的幾篇文檔 1.多輸入多輸出天線蜂窩系統中的分布式功率控制方法 2.多業務分層CDMA下的前向功率補償算法

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