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  1. 神经网络应用v整理了一些神经网络的实例分享给大家

  2. 整理了一些神经网络的实例分享给大家神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反馈网络，Hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：756kb
    • 提供者：ra361142031

  1. 混沌计算工具箱+matlab代码.rar

  2. 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffing2吸引子 -

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-05-09
    • 文件大小：566kb
    • 提供者：changjin642

  1. 很难得的混沌RBF神经网络程序，非常经典

  2. 很难得的混沌RBF神经网络程序，非常经典。混沌，RBF混沌，RBF混沌，RBF

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：W137851

  1. 【期刊】自构造RBF 神经网络及其参数优化

  2. 径向基函数神经网络的构造需要确定每个RBF 的中心、宽度和数目。该文利用改进的聚类算法自动构造RBFN，考虑样本的类别属性，根据样本分布自动计算RBF 的中心和宽度，并确定RBF 的数目。所有的网络参数采用非线性优化算法来优化。通过IRIS 分类问题和混沌时间序列预测评价自构建RBFN 的性能，验证参数优化效果。结果表明，自构造RBFN 不但能够自动确定网络结构，而且具有良好的模式分类和函数逼近能力。通过对网络参数的非线性优化，该算法明显改善了网络性能。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-11-09
    • 文件大小：274kb
    • 提供者：timeme

  1. RBF神经网络实现混沌预测

  2. 利用RBF神经网络来进行混沌预测,标准的matlab程序

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-01-12
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：liushuiwen520

  1. RBF序列预测

  2. RBF神经网络预测法是预测混沌序列的一种有效方法，列出了matlab代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-10-19
    • 文件大小：931byte
    • 提供者：yongli2011

  1. 混沌计算程序包+matlab代码

  2. 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸 引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffing2吸引子

  3. 所属分类：专业指导

  1. 混沌计算工具箱 matlab代码

  2. 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffing2吸引子 -

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-12-26
    • 文件大小：566kb
    • 提供者：cugb_1993

  1. 混沌时间序列分析与预测工具箱 开源版本.zip

  2. 感谢陆老师，这一版主要是实现了开源，非常好的学习资料。 混沌时间序列分析与预测工具箱 Version3.0 chaotic time series analysis and prediction matlab toolbox - trial version 3.0 (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-08-09
    • 文件大小：289kb
    • 提供者：u010197810

  1. 基于小波变换和Volterra滤波器的混沌时间序列预测

  2. 基于小波变换和Volterra滤波器的混沌时间序列预测，葛根，王洪礼，本文比较了两种混沌时间序列的全局预测模型－RBF神经网络模型和Volterra自适应滤波器模型在无噪声和含噪声的混沌时间序列的结果。随�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-14
    • 文件大小：337kb
    • 提供者：weixin_38653040

  1. 基于混沌-RBF神经网络的风电场风速预测

  2. 基于混沌-RBF神经网络的风电场风速预测，顾乔根，丁晓群，风速具有波动性、间歇性和随机性的特点，大量风电场并网，会给电网的稳定性带来问题。对风速进行短期精确的预测，对及时准确调度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-11
    • 文件大小：367kb
    • 提供者：weixin_38631729

  1. 复杂矿井涌水动态的混沌效应及其预测

  2. 南北方许多复杂矿井特别是深部采煤矿井,其矿井涌水动态复杂,常呈不同程度的混沌效应,常规方法难以预测。文章针对该情况,研究探讨了复杂矿井混沌效应出现的机理。指出采矿作用下,地下水系统结构变化,矿井涌水水源的多来源性以及矿井地下水系统自身演化为复杂非线性耗散系统等导致了混沌效应的发生。在此基础上,通过实例,运用考虑混沌效应的RBF神经网络方法和基于Lyapunov指数的相空间重构方法对矿井涌水量动态进行了预测。结果表明,运用上述混沌时间序列方法进行短期预测是非常有效的,可为煤矿水害防治决策等提供科学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-05
    • 文件大小：118kb
    • 提供者：weixin_38592848

  1. 基于滑模神经网络控制的混沌同步及应用

  2. 本文基于滑模控制技术及径向基函数神经网络(RBF),研究了统一混沌系统的同步问题。设计出一个简单单维控制器,将该制器用于初值不同的统一混沌系统同步控制中,实现了统一混沌系统的同步,在Simulink中编写模块搭建混沌同步仿真系统,验证本文方法的有效性,最后将此方法用于混沌保密通信中,利用混沌信号掩盖实际要传输的信号,在接收端,由同步的混沌系统分离出实际传输的信号,成功地实现了信号的加密和还原。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：weixin_38713450

  1. 基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法

  2. 对煤矿监测监控系统采集到的瓦斯历史数据进行特征分析,通过小数据量法判定瓦斯时间序列为混沌时间序列.利用混沌时间序列的特性确定RBF神经网络的输入节点个数.提出了基于W-RBF的瓦斯时间序列预测方法.该方法将小波的多分辨率特性与RBF神经网络相结合,以提高预测精度.仿真结果表明,该方法不仅能预测出瓦斯时间序列的变化趋势,还可以保证预测值的精度,预测值与真实值对比,绝对误差最大为0.1%,且92个采样点的预测值与真实值相一致.

  3. 所属分类：其它

  1. 基于纠错编码和RBF神经网络的盲水印新算法

  2. 结合RBF神经网络和纠错编码技术，提出了一种把经过混沌加密的图像水印嵌入小波域，并实现盲检测的新型水印算法。首先，对原始图像进行小波分解得到各子带的小波系数；其次，通过密钥选择在小波系数中嵌入水印的起始位置，并对该小波系数进行量化处理作为RBF神经网络模型的输入值；最后，用混沌加密技术和纠错编码技术对待嵌入的水印信息进行预处理以增强水印系统的安全性和鲁棒性，把处理后的水印信息嵌入到经过RBF神经网络模型处理后的小波系数中。实验表明，该算法人类视觉掩蔽性良好，同时对于诸如JEPG压缩、椒盐噪声、滤

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：447kb
    • 提供者：weixin_38562079

  1. 不确定混沌互联电力系统的自适应RBF神经网络控制。

  2. 针对互联电力系统的混沌控制问题，考虑到一种带有一系列负载负荷扰动和电磁功率扰动的互联电力系统模型，利用分岔图分析了该模型对各系统参数和外部干扰的敏感性。内部参数和扰动幅度值不确定，提出一种基于基本基函数神经网络的自适应滑模控制方法，实现参数辨识，使系统输出能逐渐进入跟踪目标轨迹，并抑制系统混沌。研究表明，该方法控制时间短，逼近误差小，而且有效地消除了抖振，具有实时控制，鲁棒性高等特点。

  3. 所属分类：其它

  1. 模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用

  2. 基于混沌优化的思想, 提出一种新的模糊模型的优化学习算法. 将模糊推理规则转化为模糊RBF 网络模型, 用模糊C 均值(FCM ) 聚类算法和分区效验熵得到模型结构, 用混沌变换序列寻优得到优化的中心初值群, 用FCM 获 得最优聚类中心, 最后获得模糊神经网络模型. 将该方法应用于转炉终点磷含量预报模型, 取得了较好的结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：224kb
    • 提供者：weixin_38621630

  1. 稀疏贝叶斯及其在时间序列预测中的应用

  2. 阐述了稀疏贝叶斯方法在时间序列预测中应用的理论基础,将稀疏贝叶斯方法应用于Logistic 方程产生的混沌时间序列和发动机油滑数据的预测,并与支持向量机(SVM)和RBF神经网络时间序列预测进行了比较.实验结果表明, 稀疏贝叶斯方法不仅具有SVM的性能,而且比SVM使用更少的核函数, 取得了较好的预测效果.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：279kb
    • 提供者：weixin_38522795

  1. 基于在线减法聚类的RBF神经网络结构设计

  2. 以设计最小径向基函数(RBF) 神经网络结构为着眼点, 提出一种在线RBF 网络结构设计算法. 该算法将在 线减法聚类能实时跟踪工况的特性与RBF 网络参数学习过程相结合, 使得网络既能在线适应实时对象的变化又能 维持紧凑的结构, 有效地解决了RBF 神经网络结构自组织问题. 该算法只调整欧氏距离距实时工况最近的核函数, 大大提高了网络的学习速度. 通过对典型非线性函数逼近和混沌时间序列预测的仿真, 表明所提出的算法具有良好 的动态特性响应能力和逼近能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：235kb
    • 提供者：weixin_38602098

  1. 基于量子粒子群的全参数连分式混沌时间序列预测

  2. 针对传统混沌时间序列预测模型的复杂性、低精度性和低时效性的缺点, 在倒差商连分式基础上提出全参数连分式模型, 并利用量子粒子群优化算法优化模型参数, 将参数优化问题转化为多维空间上的函数优化问题. 以二阶强迫布鲁塞尔振子和三维二次自治广义Lorenz 系统为模型, 通过四阶Runge-Kutta 法产生混沌时间序列, 并利用基于量子粒子群优化算法的全参数连分式、BP 神经网络和RBF 神经网络分别对混沌时间序列进行单步和多步预测. 仿真结果表明, 基于量子粒子群优化算法的全参数连分式结构简单、精

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：weixin_38729438