注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  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. bp 神经网络的c++程序

  2. 本程序提供了用c++语言设计神经网络、训练bp神经网络并最后运用神经网络的程序，在程序运行中，可以设置网络层数和神经元个数，可以自行输入训练的样本。训练完成后，就可把它用在各种用途当中。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-01
    • 文件大小：9kb
    • 提供者：zhy88314

  1. c++实现的bp神经网络

  2. 使用c++实现的bp神经网络，包括隐含层的，和神经元的个数

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-10-19
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：w10z3

  1. Qt编写的BP神经元网络程序

  2. Qt编写的BP神经元网络训练程序，对给定数据进行训练，回想。并对给定数据进行泛化测试。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-31
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：jjk_a

  1. BP神经元网络逼近正弦函数

  2. 文件是利用BP神经元网络来逼近正弦函数的M文件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-22
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：yangshiwu

  1. 基于MATLAB的BP神经网络应用（绝对好资源，超值10分）

  2. 1 绪论 1 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 1 1.2 神经网络的发展与研究现状 2 1.3 神经网络的研究内容和目前存在的问题 3 1.4 神经网络的应用 4 2 神经网络结构及BP神经网络 4 2.1 神经元与网络结构 4 2.2 BP神经网络及其原理 7 2.3 BP神经网络的主要功能 9 2.4 BP网络的优点以及局限性 9 3 BP神经网络在实例中的应用 10 3.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 10 3.2 BP网络在函数逼近中的应用 12 3.3 BP网络在

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-06-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：alispy

  1. BP神经网络MATLAB例程

  2. BP神经网络是一个前向网络，它利用误差反向传播算法对网络进行训练，结构简单，可塑性强。本例选择3层BP神经网络（隐层为1层）来逼近函数，单输入单输出，隐层包含7个神经元，预设精度为0.1，学习率设为0.1，循环次数为5000次，达到循环次数，或结果达到预设精度要求，结束计算。激活函数选择双曲函数，采用梯度下降法，通过神经元的输入和误差，以及权值的学习速率来计算权值的变化率。将输入提供给网络后，神经元的激活值从输入层经各中间层向输出层传播，输出层的神经元获得网络的输入相应。接下来，按照减少目标输

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-28
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：highflower

  1. BP神经网络详解与实例

  2. 神经元与神经网络、神经网络的数学模型 、人工神经网络、BP神经网络详解与实例。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-05-09
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：beikeyili

  1. MALAB工具箱中BP神经网络应用于语音特征信号分类

  2. 利用matlab r2011b自带的神经网络工具箱将BP神经网络应用于语音特征信号分类，可以自己改变各种参数，包括隐含层的层数以及每层的神经元个数以及激活函数等...经过测试,代码无误,符合一般的神经网络训练流程,适合初学者研究学习(神经网络、机器学习)

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-10-19
    • 文件大小：368kb
    • 提供者：alei1234554321

  1. BP神经网络算法

  2. 代码实现了BP神经网络智能处理算法，能任意指定隐含层数和输入输出神经元个数

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-12-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：delicious_rain

  1. BP神经网络详解与实例

  2. BP神经网络详解与实例，理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2017-12-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：ycjer

  1. BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类+源码

  2. BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各神经元的权值，使得误差信号最小。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-06
    • 文件大小：367kb
    • 提供者：qq_19940807

  1. BP神经网络_Python实习_包含鸢尾花分类例程

  2. 本例中包含两层BP神经网络模板程序（可以直接调用，可定制中间层神经元个数，设置学习率，绘制衰减曲线，可用于简单的模式识别和预测）、一个调用的例程（包括简单的数据预处理如归一化的使用，测试结果准确率为98.3%）、一份鸢尾花处理后的数据和原始数据。欢迎下载。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-11
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：q_quanting

  1. 基于灰色BP神经网络的水位矿井涌水量预测

  2. 在对矿井涌水资料总结分析的基础上,结合背景资料和灰色关联度分析新集二矿涌水量与长观孔水位的关系,将关联性好的4个钻孔水位作为BP神经网络的输入神经元进行建模预测,结果表明,基于灰色关联度的神经网络模型预测矿井涌水量精度较高,以水位作为输入神经元是可行的,为矿井涌水量预测提供了一种新思路、新方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：146kb
    • 提供者：weixin_38562329

  1. python实现BP神经网络的代码

  2. 通过python实现了BP神经网络的搭建，只需要指定各层神经元个数、各层的激活函数，即可轻松搭建你的神经网络啦，并且封装有predict、predict_label等方法，方便直接调用模型进行预测！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-05-14
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：Cyrus_May

  1. 因子分析法与BP神经网络耦合模型对回采工作面瓦斯涌出量预测

  2. 针对工作面瓦斯涌出量的影响因素众多且难以筛选的问题,提出了基于因子分析法与BP神经网络的工作面瓦斯涌出量预测方法。首先运用因子分析法对矿井瓦斯涌出量的影响因素降维处理,并筛选出3个主因子作为BP神经网络的输入端神经元,然后构建出基于BP神经网络的工作面瓦斯涌出量预测模型,并进行网络训练,最后对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:因子分析处理后变量作用在影响因子上的权重得到了重新分配,并且变量的维数得以减少,错综复杂的变量关系被优化成3个主因子之间的线性组合关系,使得BP神经网络模型预测的瓦斯涌出

  3. 所属分类：其它

  1. 基于BP神经网络的未采区瓦斯含量预测

  2. 为提高预测模型的可靠性,实现对煤层未采区域瓦斯含量的精确预测,以山阳煤矿5~#煤层为研究对象,进行未采区瓦斯含量的预测。运用瓦斯地质学和多元线性回归分析法,得出基岩厚度、煤层厚度和埋深是影响该矿瓦斯赋存的主要因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端神经元,初步构建出瓦斯含量预测模型;结合地勘时期瓦斯钻孔的实际数据,进行网络训练,再对预测模型的可靠性进行检验。结果表明:该预测模型预测瓦斯含量,精度较高,效果较好,能满足工程要求。采用多元线性回归-BP神经网络可以对未开采区域煤层瓦斯含量进行准确预测

  3. 所属分类：其它

  1. C++实现简单BP神经网络

  2. BP神经网络实现简单的异或二分类器，没有任何工具包，单隐层，2个隐层神经元。没有构建神经网络类，只有神经元结构体。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-03-24
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qq_34288751

  1. BP神经网络详解.ppt

  2. bp神经网络详解ppt BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 在人工神经网络的发展历史上，感知机(Multilayer Perceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，也被认为是一种真正能够使用的人工神经网络模型，它的出现曾掀起了人们研究人工神经元网络的热潮。单层感知网络（M-P模型）做为最初的神经网络，

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_42232540

  1. VS2015使用C++编写的BP神经网络

  2. 自己写的可以随意定制神经元数和层数的BP神经网络，基于C++和MFC

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2019-07-02
    • 文件大小：104mb
    • 提供者：weixin_42538558
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 »