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搜索资源列表

  1. 神经网络仿真工具源代码

  2. NNBP 1.0用法说明 本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值. 程序主界面如下: 一、网络训练 程序默认状态是样本训练状态,现将样本训练状态下的如何训练网络进行说明: 1. 系统精度: 定义系统目标精度,根据需要定义网络训练误差精度.误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网络输出结果求平方差的和. 2. 最大训练次数: 默认为10000次,根据需要调整,如果到达最大训练次数网络还未能达到目标精度,程序退出. 3. 步长: 默认为0.0

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2004-09-28
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：xintc110

  1. BP网络的算法及改进

  2. 随着迭代次数的无限增加，误差函数E的波幅会越来越小，直至在某一值附近稳定下来，但该值一般不一定是误差函数E的最小点。从我们运行的许多方面的例子来看，只要样本选择合理及注意以下几个方面的问题，BP网络运行效果极佳

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-12
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：yuanjilai

  1. 一类网络控制系统的稳定性分析

  2. ：针对网络控制系统中普遍存在的信息量化问题，采用基于模型的控制策略，研究了一类网络控制系统的稳 定性．在考虑均匀量化的影响下，对于不同的初始量化误差，分别讨论了系统的稳定性，并给出了保证系统全局指数 稳定的充分祷要条件以及系统的稳定域范围．仿真结果验证了所得结论的正确性． 关t词：网络控制系统；稳定性；量化；稳定域

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-14
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：yuda_80

  1. 基于Matlab 的BP 神经网络应用

  2. 摘要:BP 学习算法是一种单向传播的多层前向网络,Matlab 中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础, 基于 Matlab 的工 具箱, 结合西瓜仁重的预测, 验证了BP 神经网络预测西瓜仁重的可行性, 且 BP 算法收敛速度快, 误差小, 值得在预测作物生长中推 广。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-23
    • 文件大小：257kb
    • 提供者：timeme

  1. BP神经网络模型与学习算法

  2. 利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-07-14
    • 文件大小：710kb
    • 提供者：LongLeee

  1. BP神经网络模型与学习算法

  2. BP算法基本原理 利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-10
    • 文件大小：710kb
    • 提供者：burkun

  1. bt神经网络课件教程

  2. 判断网络误差是否满足要求。当误差达到预设精度或学习次数大于设定的最大次数，则结束算法。否则，选取下一个学习样本及对应的期望输出，返回到第三步，进入下一轮学习。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-03
    • 文件大小：850kb
    • 提供者：zhbshao

  1. 基于传感器网络的远程状态估计

  2. 针对传感器网络中的远程状态估计，提出一种多传感器切换的卡尔曼滤波器。通过分析估计误差的统计特性，证明估计误差的协方差具有边界，采用线性矩阵不等式的形式给出了边界的收敛条件。研究测量数据丢失对估计器性能的影响，使用临界到达概率作为估计器稳定性盘踞，得到采用线性矩阵不等式求解临界到达概率的方法，数值仿真证实了结论的正确性。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-15
    • 文件大小：570kb
    • 提供者：zhy1057

  1. 基于人工神经网络的销售量预测方法初探

  2. 提出了一种新的梢售量预侧方法一一神经网络方法。以我国电视机销售量为实际预刚对 象运用神经网络方法付其进行了试验预刚, 并和常规的线性回归方法进行了比较, 结果表明神 经网络方法具有较高的精确度加较好的预测能力。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-13
    • 文件大小：288kb
    • 提供者：neptune_zx

  1. Matlab两层BP网络实现函数逼近

  2. 两层BP网络进行函数逼近，其网络的隐层各神经元的激活函数为双曲正切型，输出层各神经元的激活函数为线性函数，隐层各有5个神经元，并有如下21组单输入矢量和相对应的目标矢量： 输入向量为P=[-1:0.1:+1] 目标向量为T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 0.396 0.3449 0.1816 -0.03l 2 -0.2183

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-18
    • 文件大小：413byte
    • 提供者：huiqiang1609

  1. 基于BP神经网络车牌字符识别的研究

  2. 本文将BP神经网络应用于车牌的自动识别，在简述BP神经网络的基础上，重点 讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别，用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟， 最后得出实验结果，证明这种方法是高效的.

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-25
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：likun88866

  1. bp神经网络算法源码

  2. 一.使用说明 该程序有五个主要菜单项: A.数据读入 (从已有数据文件中数据,包括网络结构,权值,学习率,样本等) B.新建数据 (建立新的数据文件) C.学习 D.测试 E.误差显示 操作过程: 1.使用已有的数据: A -> C -> D,E; (已有XOR.TXT, AND.TXT, OR.TXT) 2.新建数据文件: B -> A -> C -> D,E; 举例:求XOR问题数据文件的建立(菜单[B]的使用) 对话框(1) 输入层单元个数:2 (TAB键切

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-11-28
    • 文件大小：49kb
    • 提供者：yao710452238

  1. 交流电网络监测仪的设计

  2. 1.能测量电压（0 ~ 60V）、电流（0 ~ 1A）、频率（45 ~ 55Hz）及功率因数等参数并能计算有功功率。满量程测量误差 < 1%，不得采用专用测量芯片。 2.能记录回路合闸、分闸时间，时间记录精确到毫秒级。 3.具有数字显示功能，满量程误差 < 1%。 4.具有电压、频率越限报警功能，限值电压可以通过键盘任意设置。 5.能存贮1天的全部测量值，数据间隔1s。 6.自带电源，从测量线路获取电源，无需外部供电。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-06
    • 文件大小：334kb
    • 提供者：seaair2009

  1. BP神经元网络模型附带原理和算法（精华）

  2. BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-01-22
    • 文件大小：284kb
    • 提供者：sunshiqiang

  1. 基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别

  2. 基于弹性动量深度学习神经网络的果体病理图像识别，设计了深度学习神经网络的 果蔬果体病理图像识别方法，基于对网络误差的传播分析，提出弹性动量的参数学习方法，以苹果为例进行果体病理图像的识别试验。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-12-22
    • 文件大小：343kb
    • 提供者：cyj2014go

  1. 人工智能BP神经网络

  2. 利用网络误差反向传播训练权值,通过MATLAB语言进行仿真,效果不错

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-07
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：haodavidhrzq

  1. 基于人工蜂群的BP神经网络

  2. 基于人工蜂群算法的反向传播神经网络，通过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-04-30
    • 文件大小：719kb
    • 提供者：qq_35830409

  1. 通信与网络中的GA-ANN在数据分析处理中的应用

  2. 摘要：遗传算法起源于对生物系统所进行的计算机模拟研究，神经网络随着科技的发展应用前景十分广泛，当前数据信息系统繁杂，数据处理效率偏低。本文基于遗传算法-人工神经网络（GA-ANN）在数据处理上的应用。 　　1.构建理论模型 　　1.1 BP神经网络 　　BP主要通过反复迭代网络权值和阈值从而促使总体网络的系统误差达到预定设计值或最小值。其主要分别由数据正向传播和误差的负向反馈两个过程。正向传播时，数据从输入层经由隐含层逐层传递直至输出层。若输出层拟合的数据并不是预期反馈值，则转向误差的负项

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：245kb
    • 提供者：weixin_38722721

  1. BP神经网络的电路最优测试集的生成设计

  2. 目前用于模拟电路故障诊断的神经网络主要有BP 神经网络和SOM 神经网络两 种类型。BP 是一种多层网络误差反向传播网络，SOM 神经网络一种自组织特征映射神经网络(Self-organizing Feature Map)。本文采用标准BP 神经网络来实现对最优测试集的生成。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：179kb
    • 提供者：weixin_38596267

  1. Python：客运量与货运量预测-BP神经网络

  2. 基于Python实现BP神经网络，参考资料会放在最后。 BP神经网络误差向量推导过程用到了微分链式求导 了解整个BP神经网络运行原理之后，就挺简单的 像一般神经网络一样，BP神经网络先进行FP传导即正向传导，案例中只设置了一层隐含层，所以参数层有两层:w1,b1;w2,b2;W参数矩阵的行列：行为输出层的神经元个数，列是输入层的神经元个数。 隐含层的结果：O1=sigmoid(a1)=sigmoid(w1.x.T+b1),隐含层使用了sigmoid激活函数 输出结果：O2=a2=W2*O1+b2

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：593kb
    • 提供者：weixin_38509082
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