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  1. 神经网络 BP算法 好用 课件

  2. 神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-14
    • 文件大小：743kb
    • 提供者：lishouju

  1. 基于神经网络的城市交通流预测

  2. 神经网络可以很好的解决交通领域内的非线性问题，其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。由于神经网络在训练速度和预测精度等方面不断的提高，把神经网络用于建设智能交通体系成为了一种非常明智的选择。 人工神经网络模型是在交通流预测领域里很有潜力的一种模型。鉴于此，本文提出了一种基于神经网络的交通流量动态预测模型，分别采用BP神经网络和径向基网络(RBF)建立了预测模型，并给出了数据预处理方法和预测模型评价指标

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：296kb
    • 提供者：icecreamzjf

  1. E5神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制

  2. 利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果．

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-04-10
    • 文件大小：181kb
    • 提供者：guozhijie

  1. BP动态神经网络 matlab仿真

  2. BP动态神经网络 matlab仿真 BP动态神经网络 matlab仿真

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-22
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：yinshi502

  1. 神经网络的研究及应用

  2. 一篇很好的paper，文章分几部分，神经网络的国内外研究动态，主要方法和技术路线，神经网络的基本原理，BP的机构设计以及参数选择分析。 神经网络的改进研究。 该文章是一篇学位论文。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2012-12-20
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：mochou19890410

  1. BP神经网络的非线性系统建模matlab源码

  2. 当今,环境污染问题已经成为人类面对的一个日益严重的问题。只有准确掌握环境污染的实际情况,才能对污染问题采取行之有效的措施。这就要求我们对当前的环境污染状况做出准确,客观的评价。为了客观,高效地完成全国各地农业环境的质量评估工作,新一代的农业环境质量评价软件――农业部环境分析评价系统应运而生。农业部环境分析评价系统采用动态BP神经网络模型和模糊综合评价模型对各全国各地区的土壤,空气,灌溉水三个环境要素的污染状况以及各地区的总体环境质量进行评估。环境分析评价系统是计算机软件技术与环境质量评估工作相

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-26
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：checkpaper

  1. C#实现BP神经网络算法

  2. C#实现BP神经网络算法，可以实现训练、泛化，自己设定动量因子和学习速率，还可以实现动态绘制相对误差图

  3. 所属分类：.Net

    • 发布日期：2013-11-19
    • 文件大小：119kb
    • 提供者：erhaolukou

  1. BP神经网络程序

  2. BP神经网络的matlab的类实现，注释不少，但是运行不是很快，动态作图

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2016-01-14
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：cby_yuweng

  1. （神经网络）

  2. 前馈网络（静态）：信息处理的方向是输入层到输出层逐层前向传递，某一层的输出是下一层的输入，不存在反馈环路。（ 感知器、BP误差反向传播、RBF径向基、线性神经网络、som自组织竞争神经网络、LVQ学习向量量化神经网络、Elman、CNN卷积神经网络、RNN递归神经网络） 反馈网络（动态）：存在信号从输出到输入的反向传播。输出作为输入返回前一层节点时具有闭环的反馈网络是递归网络。 监督训练：为神经网络提供输入和所需的输出；网络对输入的响应是计算出来的的，修改权重以减少实际和期望输出之间的差异；达

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2017-12-27
    • 文件大小：306kb
    • 提供者：qq_41547766

  1. 基于Simulink的BP神经网络实现研究

  2. 这是一篇论文，对毕业设计的同学有很大的帮助的。该论文主要是：BP神经网络做成的控制器，比传统的控制器的性能更优越，而且能实现动态调整，具有很强的鲁棒性

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-03-28
    • 文件大小：141kb
    • 提供者：htwangw

  1. 灰色理论及神经网络对东露天电铲能力的预测

  2. 根据东露天矿2012年1-9月份某4100电铲的作业数据,分别运用GM(1,1)和BP神经网络建立了电铲月度生产能力时间序列动态预测模型。通过这两种模型的计算和分析,表明BP神经网络的拟合精度较好,预测结果与实际值吻合度较高,可以用此模型来预测东露天4100电铲的月度生产能力。通过预测可以判别电铲生产能力的变化趋势,采取相应的改进措施,最大限度的提高生产能力,同时为生产计划的编制提供参考依据。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：477kb
    • 提供者：weixin_38508126

  1. 基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制

  2. 针对矿井提升机系统故障时动态性能难以用传统的解析方法获得的问题,提出了一种基于BP神经网络的矿井提升机自校正容错PID控制方法。该方法通过BP神经网络在线学习跟踪提升机系统的动态特性来预测系统输出值,并应用自适应控制中的自校正PID构建容错控制器,实现提升机系统故障下的稳定容错控制。仿真结果表明,该方法在提升机系统故障情况下能迅速跟踪系统故障状态,在线调整PID参数,快速恢复系统性能。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：498kb
    • 提供者：weixin_38689976

  1. 基于改进的PSO算法的球磨机PID神经网络控制系统

  2. 球磨机制粉系统是一个复杂的多变量系统,具有强耦合、非线性、大迟延、慢时变等特点,很难建立精确的数学模型,采用常规的控制策略难以获得满意的控制效果。针对上述问题,在对球磨机制粉系统动态特性进行分析的基础上,提出了一种不依赖于被控对象数学模型的多变量PID神经网络解耦控制策略;为进一步提高控制器性能,利用一种改进的PSO算法对PID神经网络的权值初值进行离线优化训练,然后采用BP算法对权值进行在线调整,避免网络陷入局部极小值,保证了系统不会出现大的超调和震荡。仿真结果表明,该策略可以保证球磨机控制系

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：173kb
    • 提供者：weixin_38629362

  1. 基于BP神经网络PID控制的PMLSM调速系统设计

  2. 针对永磁直线同步电动机提升系统的非线性、时变性、易受扰动等特性,在所建立的永磁直线同步电动机d-q轴动态数学模型的基础上,设计了一种改进型BP神经网络PID控制的PMLSM调速系统。该系统将BP神经网络算法中固定的学习速率改为自适应可调,同时添加动量项以减小学习过程中的振荡趋势,极大地改善了算法的收敛速度,避免了网络落入局部最小值的结果。仿真结果表明,使用改进的BP神经网络PID控制器可使PMLSM调速系统的调节时间和超调量大幅减小,响应速度加快,使提升系统具备较好的动态性能和较强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：245kb
    • 提供者：weixin_38682254

  1. 基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法

  2. 提出了一种基于PSO-BP神经网络的煤矿井下自适应定位算法。针对传统的基于测距模型的定位算法易受煤矿井下环境干扰、测距误差大的问题,选择指纹匹配定位模型。针对煤矿井下环境强时变性,易增大实时采集的指纹信息与离线阶段建立的静态指纹数据库信息的匹配误差问题,将信标节点作为参考点的校准节点,以更好地反映参考点随环境变化的情况,避免增加额外的校准节点;在不增加硬件成本的同时,通过动态补偿法实时修正目标节点指纹数据,解决了指纹匹配定位模型自适应差的问题。匹配定位阶段采用PSO优化BP神经网络权值,以加速B

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-12
    • 文件大小：269kb
    • 提供者：weixin_38679839

  1. 粒子群算法优化神经网络的异步电机转速估计

  2. 在异步电机的矢量控制系统中,电机的转速检测是必不可少的,并且转速检测的精度直接影响磁场定向的准确性。讨论了各种无传感器速度辨识方法的特点,利用BP神经网络对异步电机转子转速进行辨识,通过粒子群算法优化使BP神经网络获得更好的网络初始权值和阀值,在此基础上利用Matlab/Simulink建立一个异步电机矢量控制系统,仿真结果表明这种方法能较好地辨识异步电机转子转速,系统具有良好的动态性能,对系统参数变化具有较强的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：227kb
    • 提供者：weixin_38665944

  1. 基于SAPSO-BP神经网络的井下自适应定位算法

  2. 针对基于传统BP神经网络的井下定位算法存在收敛速度慢、易形成局部极值、在煤矿井下强时变性电磁环境中定位误差大等问题，提出了一种基于模拟退火思想的粒子群优化算法加BP神经网络（SAPSO-BP）的井下自适应定位算法。采用SAPSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，以加快训练收敛速度，使之到达全局最优；通过安装在井下巷道中的无线校准器采集目标点接收信号强度指示（RSSI）值，采用自适应动态校准方法对RSSI值进行实时校准，以减小强时变性电磁环境对定位精度的影响；最后利用SAPSO-BP神经网络估

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：782kb
    • 提供者：weixin_38595356

  1. 基于人工神经网络煤层气井短期产能预测

  2. 为对煤层气井产能的实时动态监测和预测预报,基于时间序列预测思想构建了适合于煤层气井产能预测的BP神经网络模型.以潘庄CM1井为预测实例,分析表明:BP神经网络能够较为准确地预测出煤层气井未来30 d的产能变化,其产气量和产水量预测平均相对误差分别为1.35%和3.88%;与COMET3预测结果相比,BP神经网络短期产能预测精度高,能更好的反映出煤层气井产能变化趋势.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-26
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_38692202

  1. BP神经网络和灰色系统在地下水动态中的应用

  2. BP神经网络和灰色系统在地下水动态中的应用，于国强，李占斌，以陕西洛惠渠灌区实测数据为例，首先引用3层前馈型BP网络建模方法，对灌区自然——人工——生物条件下地下水动态进行了研究，并采

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-22
    • 文件大小：480kb
    • 提供者：weixin_38593380

  1. 一种新颖的优化GA-Elman神经网络算法

  2. Elman神经网络具有良好的动态特性和强大的全局稳定性，被广泛用于处理非线性，动态和复杂的数据。 但是，作为对反向传播（BP）神经网络的优化，Elman模型不可避免地会继承其某些固有缺陷，从而影响识别精度和操作效率。 已经提出了许多改进来解决这些问题，但是事实证明很难平衡许多相关特征，例如存储空间，算法效率，识别精度等。而且，很难同时从临时解中获得永久解。 为了解决这个问题，可以将遗传算法（GA）引入Elman算法以优化连接权重和阈值，从而可以防止神经网络陷入局部最小值并提高训练速度和成功率。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：706kb
    • 提供者：weixin_38601103
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