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  1. 基于改进的广义回归神经网络的态势预测

  2. 本文将基于遗传算法(Genetic Algorithms，GA)优化 的改进广义回归神经网络( Improved General RegressionNeuralNetwork based on GA, GRNNGA)做为NSSF（Network SecuritySituation Forecas）网络 安全态势预测。 GRNNGA方法先利用滑动时间窗(SlidingTimeWindow, STW）将各离散时 间监测点的网络安全态势值(Network Security SituationV

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2012-11-05
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：yanyansucc

  1. 改进的广义回归神经网络模型的态势预测

  2. 本文将基于遗传算法(Genetic Algorithms，GA)优化 的改进广义回归神经网络( Improved General RegressionNeuralNetwork based on GA, GRNNGA)做为NSSF（Network SecuritySituation Forecas）网络 安全态势预测。

  3. 所属分类：网络安全

    • 发布日期：2012-11-05
    • 文件大小：206kb
    • 提供者：yanyansucc

  1. 果蝇优化算法 优化 广义回归神经网络

  2. 果蝇优化算法 优化 广义回归神经网络 对不常用备件进行ABC分类

  3. 所属分类：物流

    • 发布日期：2014-04-29
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：ylshi0120

  1. 神经网络代码集 matlab实现

  2. 神经网络的matlab实现代码（版本是2010b）包括BP神经网络 RBF神经网络和广义回归神经网络

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-05-05
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：yanbing624

  1. matlab广义回归程序代码

  2. 广义回归神经网络matlab编程，根据已知数据进行训练并对数据进预测。

  3. 所属分类：桌面系统

    • 发布日期：2017-11-12
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：qq_41034069

  1. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测

  2. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测的matlab

  3. 所属分类：专业指导

  1. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测

  2. GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测 matlab程序供大家学习使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-19
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：baidu_38610481

  1. MATLAB进行广义回归神经网络鸢尾花识别.zip

  2. 鸢尾花识别经典算法有很多，处于分类的一块的知识，对于分类的技术也有很多很多，通过BP神经网络也可以实现，在这里介绍一种更好的神经网络来实现鸢尾花的识别问题。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：m0_47590417

  1. 基于动态广义回归神经网络煤炭需求预测模型

  2. 煤炭需求预测是指导我国煤炭工业发展规划的重要依据之一。我国煤炭资源需求影响因素复杂,准确地预测需要考虑经济、社会等多方面因素。针对获取数据不足等特点,首次在煤炭的预测中运用动态广义回归神经网络(D-GRNN)的方法,预测了中国未来近十年内的煤炭预测值,得到了比较合理的预测值。运用预测数据对国家的煤炭宏观调控做出了合理评价。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：271kb
    • 提供者：weixin_38622125

  1. 基于广义回归神经网络的砂土液化综合判别方法

  2. 基于厦门地区大量钻孔试验数据,分别采用规范法和Seed法对该区饱和砂土进行液化判别。然后选取二者判别结果相同的数据作为训练和测试样本,运用广义回归神经网络,对二者判别结果分歧的钻孔数据进行二次判别。结果表明:广义回归神经网络性能良好,预测准确度高。此外,这种综合判别方法也提高了饱和砂土液化判别的准确度,并为其他地区饱和砂土的液化判别研究提供借鉴和参考。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-02
    • 文件大小：655kb
    • 提供者：weixin_38523618

  1. 基于广义回归神经网络的浮选加药量预测

  2. 针对现有煤泥浮选加药量预测精度不足的现状,提出了基于广义回归神经网络(GRNN)的浮选加药量预测。首先介绍了GRNN的网络结构,然后通过交叉验证搜索算法确定了模型的结构参数,最后通过与BP网络模型的比较,得出了该模型在算法时间和预测精度方面的优越性,更加适应于浮选加药的预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-31
    • 文件大小：214kb
    • 提供者：weixin_38663595

  1. 广义回归神经网络预测程序.zip

  2. 基于matlab编写的算法程序代码，无error，可直接运行，内有详细注释。本科生自学机器学习、人工智能、毕业设计必备代码，欢迎下载交流。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：742byte
    • 提供者：weixin_41969678

  1. 基于广义回归神经网络的Bootstrap滑坡位移区间预测

  2. 基于广义回归神经网络的Bootstrap滑坡位移区间预测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：364kb
    • 提供者：weixin_38660731

  1. 基于极限学习机回归的海水Chla浓度预测方法

  2. 有效监测海水Chl a浓度状况对近海赤潮等海洋灾害的预警预报有着重要意义。运用灰色关联分析法确定预测模型的输入变量,可有效降低预测模型系统维数。采用极限学习机回归方法建立海水Chl a浓度预测模型,通过与广义回归神经网络、支持向量机回归二种模型的预测效果进行对比,表明极限学习机回归预测模型具有较好的预测精度、预测效率和泛化能力,能够实现针对研究水域环境下Chl a浓度的有效预测。

  3. 所属分类：其它

  1. 改进果蝇算法优化广义回归神经网络的双陷波超宽带天线建模

  2. 为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了

  3. 所属分类：其它

  1. 广义回归神经网络的改进及在交通预测中的应用

  2. 本研究基于k近邻的方法通过网络性能评价指标来对平滑因子进行选择确定。通过k近邻法找出使得网络性能评价最好的平滑因子，不再仅依赖于一个均方误差数值，而根据均方误差组的排序来选择最优的平滑因子。该算法能够在保持较好的预测效果的前提下解决因数据波动性大而最终得不到最优平滑因子的难题。通过预测交通数据的实验验证了算法的有效性。结果表明通过k近邻方法得到的最优平滑因子会使得网络预测误差最小。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：776kb
    • 提供者：weixin_38750644

  1. 基于改进广义回归神经网络和主成分分析的宽带DOA估计

  2. 基于改进广义回归神经网络和主成分分析的宽带DOA估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：332kb
    • 提供者：weixin_38554186

  1. 基于广义回归神经网络集成的宽带波束形成算法

  2. 基于广义回归神经网络集成的宽带波束形成算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：946kb
    • 提供者：weixin_38590520

  1. 基于广义回归神经网络提取布里渊谱的应变特征

  2. 基于光纤应变分布与布里渊散射谱频移的关系，提出了利用广义回归神经网络提取布里渊谱的应变特征方法。将布里渊谱的频率、增益分别作为广义回归神经网络的输入矢量和目标矢量，对广义回归神经网络进行训练和仿真，计算出调节权值和阈值，从而获得更加精确的布里渊谱频移。仿真实验结果和理论分析表明，与非线性最小二乘法、反向传播神经网络、径向基函数网络预测布里渊谱的应变特征相比，广义回归神经网络能够获得更精确的布里渊谱特征，相应的光纤应力误差最小，在1%之内。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于广义回归神经网络的CO-OFDM系统非线性均衡

  2. 针对高阶正交幅度调制和大线宽相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统，提出了一种基于广义回归神经网络(GRNN)的非线性均衡算法。将接收端进行相位噪声恢复之后的批量数据作为训练数据样本，通过训练学习得到GRNN的唯一参数平滑因子，然后对测试数据进行非线性均衡。对传输速率为50 Gb/s，传输距离为100 km的CO-OFDM系统进行了仿真验证。仿真结果表明，在大线宽和高阶调制下，GRNN非线性均衡算法对系统非线性损伤的补偿效果优于相应反向传播神经网络(BPNN)非线性均衡算法，且其训练运行时间远

  3. 所属分类：其它

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