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  1. matlab 模糊神经网络代码

  2. matlab 模糊神经网络 代码 fnn FnnSimu 功能 模糊神经网络仿真函数。 格式 retstr = FnnSimu(kd,sj,td)。 说明 调用训练好的模糊神经网络模型，对输入样本进行仿真，各参数说明如下： (1) kd 输入参数，学习阈值。 (2) sj 输入参数，学习进度。 (3) td 输入参数，仿真输入数据。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-18
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：osaying

  1. 基于模糊训练数据的支持向量机与模糊线性回归

  2. 支持向量机作为1种机器学习方法已广泛应用于模式识别及函数拟合．但在支持向量机中，训练数据均为精确数据．针对训练数据的输入是模糊数的情况，研究基于模糊训练数据的分类型支持向量机，并给出其解法．然后应用基于模糊训练数据的支持向量机研究模糊线性回归问题．

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-03-09
    • 文件大小：138kb
    • 提供者：dongleniu

  1. fsvm的matlab实现

  2. 实现了模糊SVM算法，每个训练样本多加了一个模糊隶属度标签

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-08
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：lvguangjun

  1. 基于模糊支持向量机的高光谱图像分类

  2. 常规支持向量机应用到高光谱图像分类中有较好的分类效果,但它对训练样本内部的噪声和孤立点特别敏感,在一定程度上影响了支持向量机的分类性能,针对该问题,引入了模糊支持向量机(FSVM),并且利用灰色关联分析代替模糊隶属度的求解,将这种基于灰色关联分析的模糊支持向量机与一对多算法相结合,解决了多类高光谱图像分类问题。HYDICE高光谱图像分类结果表明,噪声和孤立点训练样本对支持向量机的影响得到了有效地抑制,相比于常规支持向量机方法,分类精度得到了明显的提高。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-12
    • 文件大小：283kb
    • 提供者：smlping

  1. 基于神经网络的制冷模糊控制系统仿真与优化

  2. 针对制冷系统被控对象模型建立了一个基本模糊控制器，并给出一组较优量化因子，在 此基础上建立和训练了一个模糊神经网络控制器，并在T-@=-U 仿真环境下对制冷模糊控制进行仿 真和优化。根据得到的一系列仿真结果对所设计的制冷模糊控制系统性能进行了分析，探讨了神经 网络训练样本数据对"44H 系统控制性能的影响，结果表明采用合理的样本数据可以优化模糊神经 网络制冷控制系统。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-09-18
    • 文件大小：648kb
    • 提供者：qingyediyou

  1. fsvm代码matlab实现

  2. 用matlab实现的fsvm（模糊支持向量机算法），每个训练样本多加了模糊丽都标签。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-24
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：shaoyanning

  1. 基于模糊支持向量机的变压器故障诊断

  2. :针对支持向量机对训练样本内的噪声和孤立点比较敏感, 影响了支持向量机分类性能的弱 点, 利用模糊支持向量机的学习方法, 构建了变压器故障诊断模型

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2015-10-31
    • 文件大小：385kb
    • 提供者：qq_20727489

  1. 基于模糊熵和BP神经网络的彩色图像边缘检测

  2. 在RGB颜色空间中，分别提取R、G、B三个分量并计算R、G、B三个分量的组合V，通过引入模糊熵，构造出4 个基于模糊 熵的信息测度分量来定量描述彩色图像的边缘特征，并将4 个测度分量组成一个整体的特征向量，计算训练图像的特征向量作为 样本对BP 网络进行训练，然后将训练的BP 网络直接用于边缘检测。该方法充分考虑了颜色空间中各颜色分量以及它们之间的 相关性；BP 网络的结构和训练都比较简单；实验表明，改进方法具有较强的细节保持能力，对弱边缘具有较强的检测能力。

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2017-03-09
    • 文件大小：576kb
    • 提供者：luckygemstone

  1. 模糊神经网络仿真-模糊神经网络仿真.rar

  2. 模糊神经网络仿真-模糊神经网络仿真.rar 分享以一份神经网络方面的资料！ 基于神经网络的制冷模糊控制系统仿真与优化! 李涛! 吴钢!，8 陈金增! 胡兴华8 （海军工程大学，武汉9:;;::）（8 华中科技大学，武汉 【摘要】针对制冷系统被控对象模型建立了一个基本模糊控制器，并给出一组较优量化因子，在 此基础上建立和训练了一个模糊神经网络控制器，并在T-=-U 仿真环境下对制冷模糊控制进行仿 真和优化。根据得到的一系列仿真结果对所设计的制冷模糊控制系统性能进行了分析，探讨了神经 网络训练样本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：912kb
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制

  2. 提出一种基于有限元模型的开关磁阻电机自适应模糊神经网络系统(ANFIS)无位置传感器控制的新方法。自适应模糊神经网络系统以相绕组的电流和磁链为输入,以转子位置角度为输出,从而建立起电流、磁链和转子位置角度的非线性映射关系。网络训练的样本数据来自于有限元模型分析,它具有足够的精度,且不需要测量仪器和线路布置,不受环境干扰因素影响,能够大幅减少试验成本,缩短试验周期。仿真和实验结果表明,由自适应模糊神经网络获得的角度信号和由位置传感器获得的角度信号相比误差较小,电机能够准确换相,且输出转矩波动小,转

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：755kb
    • 提供者：weixin_38556985

  1. 图像样本数量扩充工具.zip

  2. 图像训练和识别时样本库数量太少通过添加各种变换增加图片库数量的小程序 vs2015 mfc opencv3.3.0 对图像做以下处理 随机选取处理程度生成样本或者干扰图像 平移 旋转 翻转 缩小 模糊0 噪声 扭曲 手动绘制干扰 偏色 压缩 亮度

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-02-22
    • 文件大小：41mb
    • 提供者：maomao123_1981

  1. 基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断

  2. 为了快速找到井下水泵故障的原因,建立了一种基于模糊Petri网和状态监测的井下水泵故障诊断模型。首先通过井下排水设备状态监测系统测得水泵故障的振动信号,经过振动分析后,对获得的水泵故障样本进行学习训练;然后在水泵故障诊断的模糊Petri网模型结构上,引入神经网络中的BP算法对权值、阈值和置信度等参数进行网络优化训练。实例分析结果表明,该模型能较准确地找到水泵故障原因,具有较好的准确性、快速性和适应性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：189kb
    • 提供者：weixin_38617335

  1. 基于模糊-支持向量机的煤层底板突水危险性评价

  2. 提出将模糊理论中的隶属度与支持向量机相结合的模糊-支持向量机模型,用于对煤层底板突水危险性的评价。在对肥城煤层底板突水危险性评价指标体系分析的基础上,通过对肥城矿区10个地段的样本数据训练确定最优的模型参数,并对4个测试样本进行了突水危险性评价。实验表明:该模型能够减少样本数据处理的复杂性,较好地解决小样本、非线性问题,为煤层底板突水危险性的评价提供了一种新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-19
    • 文件大小：212kb
    • 提供者：weixin_38645198

  1. 遗传模糊算法在短期负荷预测中的应用

  2. 提出了一种基于模糊逻辑原理的负荷预测方法，使用遗传算法对系统参数进行训练。在以往的模糊逻辑系统建立过程中,其主要参数（如模糊推理规则和隶属函数等）需要依靠运行人员经验或专家知识来确定，而本文利用遗传算法，通过对样本数据的自学习过程来获取系统参数。在遗传算法中，将推理规则与隶属函数参数的确定结合在一起，从而确定系统参数的最优组合，由此建立起一个较合理的模糊负荷预测系统。仿真实验结果表明，该方法能够达到满意的预测精度，具有良好的实用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-23
    • 文件大小：260kb
    • 提供者：weixin_38713801

  1. 基于稀疏表示和结构自相似的盲图像去模糊

  2. 在本文中，我们提出了一种基于稀疏表示和来自单个图像的结构自相似性的盲运动去模糊方法。 通过稀疏和多尺度非局部正则化将稀疏表示和结构自相似性的先验显式添加到潜像的恢复中，并将观察到的模糊图像的下采样版本用作字典中的训练样本学习稀疏表示，以便可以确保该字典上的潜像稀疏，这隐式地使用了多尺度相似结构。 在模拟和真实模糊图像上的实验结果表明，我们的方法优于现有的最新盲去模糊方法。

  3. 所属分类：其它

  1. 非线性判别分析的动态参数估计模糊监督学习方法

  2. 在本文中，我们基于动态参数估计开发了一种新颖的模糊监督学习算法。 首先，提出了一种用于训练样本的改进监督模糊LDA算法（RF-LDA）。 与传统的模糊LDA算法相比，该算法从每个训练样本中计算与隶属度相关的判别向量，在理论上有效地克服了来自不精确样本的分类限制。 其次，当需要一种新颖的模糊LDA模型以对特征提取和分类做出某些决定时，模糊LDA模型的动力学参数估计方法应在测量数据可用时对其进行递归处理。 按照先前的观点，我们通过考虑称为HRF-LDA的Hopfield神经网络（HNN）的公式来解决

  3. 所属分类：其它

  1. 基于模糊模式与决策树融合的脚本病毒检测算法

  2. 构建决策树进行脚本病毒检测可以全面利用训练样本的信息，在样本特征较为复杂、样本数较大的情况下会产生大量节点，计算时间复杂度高，在剪枝过程中影响分类准确度。为融合模糊模式的信息以提高分类器性能，该文设计了决策树分类基础上的融合算法。该算法将关于模糊模式贴近度的3个特性作为决策树样本信息向量中的属性。使用训练样本集，根据上述属性在划分点上的分裂信息值及信息增益率选择分裂属性，逐步构建决策树。实验结果验证了算法的稳定性与准确度，表明这种融合方法可增加属性的区分度，减少决策树的分支数。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：243kb
    • 提供者：weixin_38599518

  1.  基于模糊神经网络的执行器故障诊断

  2. 针对神经网络在故障诊断中的局限性，提出了一种将模糊理论与BP神经网络结合的故障诊断方法，使其应用到执行器故障诊断中。通过和BP神经网络学习算法对执行器故障诊断的结果比较来证明模糊神经网络算法的优越性。首先介绍执行器常见故障；其次对故障征兆进行模糊化预处理，获得了神经网络训练样本，最后应用Matlab软件进行了系统仿真。仿真结果表明:该方法收敛速度快、诊断精度高、自适应性强，能够有效地诊断执行器故障。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于模糊双曲正切模型的短期光伏发电量预测

  2. 通过对影响光伏发电量产生的因素进行分析比较，在模糊双曲正切模型的基础上，建立一种光伏发电量的短期预测模型。该模型既属于模糊模型，也属于神经网络模型的范畴。可以利用其强大的学习能力，以光伏发电系统的历史数据作为训练样本，对模型进行学习，并利用得到的稳定模型对光伏发电量进行短期预测。仿真结果表明，该预测模型与其他预测方法相比有更高的预测精度。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于模糊不变卷积神经网络的遥感飞机识别

  2. 提出了一种基于模糊不变卷积神经网络(BICNN)模型的目标识别方法。与传统卷积神经网络(CNN)模型不同，BICNN引入了一种新的模糊不变层。 BICNN通过增加模糊不变约束项及正则化来优化模糊不变目标函数并进行训练； 通过减小模糊不变目标函数值，使得训练样本在模糊前后的特征映射一致，最终实现模糊不变性。测试结果表明，BICNN解决了模糊造成的识别率低的问题，增大了运动模糊图像的识别率。

  3. 所属分类：其它

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