類神經(jīng)網(wǎng)路的基本運(yùn)算-TLU,為所有學(xué)習(xí)類神經(jīng)入門的的第一個(gè)演算法,單一的neural做簡(jiǎn)易的training,雖無(wú)法解xor的問(wèn)題,但卻是人類史上的類神經(jīng)的第一步.
標(biāo)簽： training neural TLU xor
上傳時(shí)間： 2015-12-02
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追隨sin函數(shù),輸出有包含物插曲線圖,到傳遞神經(jīng)網(wǎng)路
標(biāo)簽： sin
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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神經(jīng)網(wǎng)路學(xué)習(xí)分類..Neural Fault Classifier for Transmission Line Protection A Modular Approach
標(biāo)簽： Transmission Classifier Protection Approach
上傳時(shí)間： 2016-01-16
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屬於SUGENO模糊模型可以藉由類神經(jīng)網(wǎng)路架構(gòu)來(lái)替代
標(biāo)簽： SUGENO 模糊模型
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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有SOM、LVQ、ART三種不同方式的類神經(jīng)網(wǎng)路可以參考的實(shí)例
標(biāo)簽： SOM LVQ ART 方式
上傳時(shí)間： 2016-01-25
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機(jī)率神經(jīng)網(wǎng)路分類器之高階合成。對(duì)研究概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很有幫助的。質(zhì)量很高的論文
標(biāo)簽： 分 合成 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 質(zhì)量
上傳時(shí)間： 2016-04-07
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對(duì)matlab工具箱中的FCM相關(guān)函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，模糊c-均值有效性檢驗(yàn)
標(biāo)簽： matlab FCM 工具箱 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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內(nèi)涵模糊理論與類神經(jīng)網(wǎng)路的程式碼...提供初學(xué)者做研究參考
標(biāo)簽： 模糊 程式
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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類神經(jīng)網(wǎng)路的BK演算法，已驗(yàn)證過(guò)可以使用。
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2016-10-23
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類神經(jīng)網(wǎng)路的RBF這對(duì)於任何研究都非常之友幫助歡迎下載內(nèi)有說(shuō)明
標(biāo)簽： RBF
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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