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  1. 基于BP神经网络的系统建模辨识与预测仿真matlab程序

  2. 基于BP神经网络对带有噪声的二阶系统的辨识预测，采用典型的三层网络拓扑结构即输入层、隐含层和输出层，利用最小均方误差和梯度下降法，通过误差的反向传播来不断调整系统的权值阈值，使网络输出不断地逼近实际系统的输出，仿真结果表明BP网络达到了预期辨识的精度效果，实现了非线性系统的辨识预测。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-16
    • 文件大小：64kb
    • 提供者：yabcged

  1. 人工神经网络MATLAB程序代码

  2. 第一章 人工神经网络………………………………………………… 3 §1.1人工神经网络简介………………………………………………………… 3 1．1 人工神经网络的起源 …………………………………………………… 3 1．2 人工神经网络的特点及应用 …………………………………………… 3 §1.2人工神经网络的结构………………………………………………… 4 2．1 神经元及其特性………………………………………………………… 5 2．2 神经网络的基本类型 ……………………………………………… 6

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-02-26
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28218189

  1. bp神经网络工具箱

  2. 更加完美运行神经网络程序1) 非线性映射能力：BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题，即BP神经网络具有较强的非线性映射能力。 2) 自学习和自适应能力：BP神经网络在训练时，能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”，并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。 3) 泛化能力：所谓泛化能力是指在设计模式分类器时，即要考虑网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-02-12
    • 文件大小：986byte
    • 提供者：qq_41728842

  1. bp神经网络c++源程序（灵活多层）90%以上原创

  2. 三位二进制数的显示，隐含层、学习率、阈值函数均可灵活修改，如果需要，可以修改宏头实现任意层的bp网络的搭建和学习，程序自动生成w.txt记录学习的权值并在屏幕上显示，便于找寻权值学习的规律，主要参考了别人神经网络类的设计，程序的核心算法代码全部自己编写，程序已经过多次调试，并且加了注释，供大家参考学习交流

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-12
    • 文件大小：11kb
    • 提供者：qaxqax

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-training_data.xls

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-training_data.xls 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：30kb
    • 提供者：weixin_39840914

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-new_data.xls

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-new_data.xls 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATLAB神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_39840924

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Training_NPR.m

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Training_NPR.m 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATLAB神

  3. 所属分类：其它

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Use_For_Predict.m

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Use_For_Predict.m 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：600byte
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt

  2. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt 第一节内容：包括神经网络的基础知识，BP网络的特点，bp主要应用的场合，使用时应注意的问题。 什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，首先我们看一下，什么是神经元 3962604722133983950.jpg 上面这个图表示的就是一个神经元，我们不管其它书上说的那些什么树突，轴突的。用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 1、我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据，输进去神经网络后 2、这

  3. 所属分类：其它

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：weixin_39841365

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词：前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 三层BP神经网络实现程序

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2017-04-19
    • 文件大小：12kb
    • 提供者：dbc136

  1. 神经网络 bp算法 实现 异或 逻辑 matlab 程序

  2. 神经网络bp算法程序，三层神经网络，实现异或算法，

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2012-05-16
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：dalishen800

  1. BP神经网络原理及Python实现代码

  2. 本文主要讲如何不依赖TenserFlow等高级API实现一个简单的神经网络来做分类，所有的代码都在下面；在构造的数据（通过程序构造）上做了验证，经过1个小时的训练分类的准确率可以达到97%。 完整的结构化代码见于：链接地址 先来说说原理 网络构造 上面是一个简单的三层网络；输入层包含节点X1 , X2；隐层包含H1，H2；输出层包含O1。 输入节点的数量要等于输入数据的变量数目。 隐层节点的数量通过经验来确定。 如果只是做分类，输出层一般一个节点就够了。 从输入到输出的过程 1.输入节点的输出

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：101kb
    • 提供者：weixin_38663701