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搜索资源列表

  1. BP多层感知器 源代码 神经网络

  2. BP多层感知器 源代码 神经网络 tic; %计时开始 clc; %清屏 clear all; %清除所有变量 disp('输入层神经元个数： 16'); %显示输入层神经元个数 input=16; disp('中间层神经元个数： 8'); %显示中间层神经元个数 middle=8; disp('输出层神经元个数： 3'); %显示输出层神经元个数 output=3; disp('输入模式1 2 3及其对应的输出：'); x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1]

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-13
    • 文件大小：28672
    • 提供者：xxl04120184

  1. 神经网络bp算法ppt讲义

  2. 感知器神经网络内容包括基于BP算法的多层前馈网络模型 BP算法的实现，基本思想，推导过程，程序实现，BP学习算法的功能

  3. 所属分类：其它

  1. 神经网络 MATLAB神经网络应用设计

  2. 张德丰 (2010). "MATLAB神经网络应用设计." 只有代码 "目 录 前言 第1章 神经网络概述 1 1.1 神经网络的基本概念 1 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1 1.1.2 人工神经元模型 1 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 3 1.1.4 神经网络的学习 4 1.2 神经网络的发展和应用 7 1.2.1 神经网络的发展 7 1.2.2 神经网络的研究内容 8 1.2.3 神经网络的应用 8 1.3 神经网络的特点 8 1.4 MATLAB语言及入门 9 1.4

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-02
    • 文件大小：19456
    • 提供者：qq112964734

  1. 感知器算法

  2. 1． 感知器算法 感知器算法是通过训练模式的迭代和学习算法，产生线性可分的模式判别函数。感知器算法就是通过对训练模式样本集的“学习”得出判别函数的系数解。在本次实验中,我们主要是采用硬限幅函数进行分类。 感知器的训练算法如下： 设输入矢量 ， 加权矢量 ,则神经元 的输出可通过下式来计算 （1） 这里对于训练结束我们判断的依据是实际输出值与理想预期值之间误差的均方值最小。定义 它的均方值记作 ,令 , 则可以推出 （2） 可证存在最佳的加权矢量 ，使 达到最小。解得 （3） 式（3）给出了求最

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-05-21
    • 文件大小：393216
    • 提供者：liulong1010

  1. 神经网络BP算法C++源程序

  2. 用于训练多层感知器的神经网络BP算法C++源程序，有较为详细的注释。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-02-28
    • 文件大小：9216
    • 提供者：qwang11

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现.part1 （PDF）

  2. 第1章 概述 神经网络理论与MATLAB7实现.part2的下载地址： http://download.csdn.net/source/663497 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-10-03
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：ndongf

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现.part2（PDF）

  2. 神经网络理论与MATLAB7实现.part1的下载地址： http://download.csdn.net/source/663471 第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-10-03
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：ndongf

  1. 工神经网络教程_韩力群

  2. 第1章 绪论 1.1 人工神经网络概述 1.2 人工神经网络发展简史 1.3 神经网络的基本特点与功能 1.4 神经网络的应用领域 本章小结 思考与练习 第2章 人工神经网络建模基础 2.1 脑的生物神经系统概述 2.2 生物神经网络基础 2.3 人工神经元模型 2.4 人工神经网络模型 2.5 神经网络学习 本章小结 思考与练习 第3章 感知器神经网络 3.1 单层感知器 3.2 多层感知器 3.3 自适应线性单元简介 3.4 误差反传算法 3.5 标准BP算法的改进 3.6 基于BP算法的

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-01-31
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：taicangyun

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现

  2. 第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2.3 Editor/Debugger窗口 1.2.4 MATLAB帮助系统 1.2.5 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：lengwuqin

  1. 人工神经网络实用教程

  2. 目录 前言 第1章 人工神经网络概述 1.1 神经网络的基本概念 1.1.1 生物神经元的结构与功能特点 1.1.2 人工神经元模型 1.1.3 神经网络的结构及工作方式 1.1.4 神经网络的学习 1.2 神经网络的特点及其应用 1.2.1 神经网络的特点 1.2.2 神经网络的应用领域 练习题 第2章 实用神经网络模型与学习算法 2.1 MATLAB快速入门 2.1.1 MATLAB界面组成 2.1.2 MATLAB基本运算 2.1.3 MATLAB绘图函数 2.2 感知器神经网络模型与学

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：lengwuqin

  1. 神经网络部分设计的部分视频

  2. BP 神经网络作为人工神经网络中应用最广的算法模型，具有完备的理论体系和学习机 制。它模仿人脑神经元对外部激励信号的反应过程，建立多层感知器模型，利用信号正向传播和误差反向调节的学习机制，通过多次迭代学习，成功地搭建出处理非线性信息的智能化网络模型。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-11-26
    • 文件大小：17408
    • 提供者：qq_33144605

  1. BP，RBF多层感知器MATLAB代码（非工具箱）

  2. 实现分布为双月型的数据分类，运行无错

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-05-14
    • 文件大小：1024
    • 提供者：qq_37422008

  1. 多层感知器三种学习算法的比较

  2. 多层感知器是一种多层前馈神经网络 ,常用的快速训练算法有共轭梯度法、拟牛顿法。通 过模式分类实验对这两种算法和 BP算法进行比较 ,并由试验数据得出这几种算法的复杂性、可靠 性 ,以及由算法产生的多层感知器的泛化能力。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_40658408

  1. 《MATLAB R2016a在电子信息工程中的仿真案例分析》源码

  2. 目录 第1章最优的FIR滤波器设计 1.1频率取样的FIR滤波器设计 1.1.1约束条件 1.1.2设计误差 1.2最优的FIR滤波器设计 1.2.1一般最优滤波器 1.2.2加权最优滤波器 1.2.3反对称FIR滤波器 1.2.4微分FIR滤波器 1.3IIR与FIR数字滤波器的比较 第2章基于神经网络的案例分析与实现 2.1农作物虫情预测 2.1.1基于神经网络的虫情预测原理 2.1.2BP网络设计 2.2模型参考控制 2.2.1模型参考控制概念 2.2.2模型参考控制实例分析 2.3神经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-06-04
    • 文件大小：87040
    • 提供者：williamanos

  1. 人工神经网络

  2. 介绍人工神经网络的基本知识，前馈型人工神经元网络，神经元模型，多层感知器 BP算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：176128
    • 提供者：downfeng

  1. 信用评价与股市预测模型研究及应用：统计学、神经网络与支持向量机方法

  2. 信用评价是上市公司财务困境预警研究的重要手段之一。本书介绍了肖当前国际上常用的三种信用评级建模方法：参数统计方法、非参数统计方法和神经网络方法，并详细介绍了各种方法的研究背景，建立了多层感知器、BP算法网络、径向基函数网络、概率神经网络和自组织竞争网络5种神经网络信用评价模型，logistic回归模型和两种线性判别分析法，以及两种支持向量机方法，并利用这9种方法进行了两类模式分类及三类模式分类，探讨了以上各各方法的模式分类能力及其预警能力。最后，研究并建立了logistic回归预测模型、AR及

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2019-03-07
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：xiaobeike1234

  1. 基于BP算法的多层感知器代码（Matlab）

  2. 1. 给出了该神经网络结构图 2. 比较了单样本训练和批处理训练的区别 3. 改变不同参数的 BP 网络运行情况及结果，并给予相应的结果分析（根据不同问题，思 考选择最合适的结果表示方法）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-12
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_44846910

  1. 哈工大模式识别讲义BP算法

  2. 哈工大模式识别讲义BP算法讲义，哈工大研究生课程资源(8) ∑(-)‘( 将(7)和(8)代入(6) ∑ C 定义δ ∑6,则可以得到平方误差关于隐含层神经元参数和的梯度: 0 (9) 输入层隐含层输出层 O○O wid 佟2隐含层神经元权值的学习 由公式(5)和(9),我们得到了平方误差函数E关于输出层和隐含层参数的梯度。注 意到输出层需要计算的主要是每个节点的δ=()(),某种程度上这可以看作是 输出节点上的误差;而隐含层个节点计算8=()∑。时需要用到所有输出层节 点的误差δ,这也可以看作

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-03-03
    • 文件大小：247808
    • 提供者：qq_27328663

  1. BP神经网络.pptx

  2. 误差反向传播算法简称反向传播算法（Back Propagation算法，简称BP算法）。使用BP算法的多层感知器又称为BP神经网络。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-19
    • 文件大小：1031168
    • 提供者：xu1049114670

  1. python实现多层感知器

  2. 写了个多层感知器，用bp梯度下降更新，拟合正弦曲线，效果凑合。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmod(z): return 1.0 / (1.0 + np.exp(-z)) class mlp(object): def __init__(self, lr=0.1, lda=0.0, te=1e-5, epoch=100, size=None): self

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：52224
    • 提供者：weixin_38535812
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