rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于系統(tǒng)辨識(shí),比BP網(wǎng)絡(luò)具有較好的泛化能力,學(xué)習(xí)速度快,辨識(shí)效果好!
標(biāo)簽： rbf BP網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 應(yīng)用于
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值訓(xùn)練方法 變步長(zhǎng)的bp法
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2016-05-20
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運(yùn)行： 像主點(diǎn)的空間坐標(biāo)為 Xs=39795.5 Ys=27476.5 Zs=7572.69 t=-0.00398693 w=0.00211391 k=-0.067578
標(biāo)簽： 0.00398693 0.00211391 0.067578 39795.5
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利用主成分分析法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)進(jìn)行降維，然后進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，PCA-BP處理的結(jié)果同單一的bp相比，不僅提高了網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，而且提高了網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分類的精度
標(biāo)簽： 主成分分析 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 輸入 參數(shù)
上傳時(shí)間： 2016-05-22
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alamouti結(jié)合ofdm系統(tǒng)下 做的仿真系統(tǒng)。 提供大家討論使用 不懂的再與我聯(lián)絡(luò)吧
標(biāo)簽： alamouti ofdm 系統(tǒng) 仿真
上傳時(shí)間： 2014-02-25
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使用bp採(cǎi)用批次處理，並加入慣性項(xiàng)，做英文字母辨識(shí)
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-01-18
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基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文字識(shí)別系統(tǒng)本，主要包括圖像預(yù)處理和網(wǎng)絡(luò)識(shí)別2部分，圖像預(yù)處理部分包含許多圖像處理技術(shù)，然后是特征的提取，其結(jié)果利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練識(shí)別，是對(duì)圖像處理和模式識(shí)別進(jìn)行綜合學(xué)習(xí)的好資料！
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文字識(shí)別系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-12-02
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bp
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上傳時(shí)間： 2014-01-02
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本書對(duì)J.W.顧德門所著《傅立葉光學(xué)導(dǎo)論》的各章習(xí)題，以及若干有應(yīng)用價(jià)值的習(xí)題做了詳盡分析
標(biāo)簽： J.W. 傅立葉 光學(xué)
上傳時(shí)間： 2013-12-11
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利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做模式識(shí)別的例子程序源代碼
標(biāo)簽： 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模式識(shí)別 程序 源代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-22
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