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  1. 基于改进BP神经网络的控制的图模式识别系统

  2. 提出一种基于激励函数参数可调和动态阈值的改进 BP 神经网络控制图模式识别算法，并优化 Monte Carlo 工序数据模拟方法，使样本数据更具与实际生产数据相同的质量特性。根据改进后的网 络参数迭代公式，将预处理后的样本数据作为输入对该神经网络识别器进行训练，训练结果用于生 产过程的控制图模式识别。改进 BP 神经网络识别器的拓扑结构简单，在保证识别精度的前提下，提 高识别速度，改善神经网络的泛化能力。最后，通过计算机模拟和生产现场应用验证该算法的可行 性。

  3. 所属分类：专业指导

  1. 蚁群算法与神经网络的融合

  2. 提出了一种将蚁群算法与算法相融合共同完成反传神经网络训练的方法，ACO一BP算法。该算法首先采用蚁群算法对网络权值进行整体寻优，克服BP算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优权值为初值，采用BP算法做进一步的寻优，以提高网络的训练和预报精度。将ACO一BP神经网络用于函数逼近问题，并与BP神经网络、蚁群算法神经网络和遗传神经网络的逼近结果进行了比较，验证了该算法的有效性。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2013-01-20
    • 文件大小：223kb
    • 提供者：xiaoxiaoyiyatou

  1. VC++数字图像模式识别技术及工程实践

  2. 目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-16
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：a121649982

  1. Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码

  2. 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：a121649982

  1. BP神经网络的数据分类算法matlab源码

  2. 人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力，近年来引起了众多学者的兴趣与参与，已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用中，约90％的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别／分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而，由于BP算法是一种梯度下降搜索方法，因而不可避免地存在固有的不足，如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点，

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-25
    • 文件大小：4kb
    • 提供者：checkpaper

  1. 基于机器学习的网页正文提取方法

  2. 先将网页转换为规范的 DOM 树 然后计算每行文本的文本密度 与标题相关度等值 并将其作为输入参数利用 BP 神经网络进行训练 进而形成抽取规则 最后通过实验验证该方法的可行性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-03-01
    • 文件大小：170kb
    • 提供者：whlgh

  1. bp神经网络代码

  2. 自己编写bp神经网络模型，实现状态的识别与验证，具有很好的识别精度，适合初学者学习。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：772byte
    • 提供者：zw911118

  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：85kb
    • 提供者：williamanos

  1. 一种改进的BP神经网络算法及其应用-一种改进的BP神经网络算法及其应用.rar

  2. 一种改进的BP神经网络算法及其应用-一种改进的BP神经网络算法及其应用.rar 一种改进的BP神经网络算法及其应用 一种改进的BP神经网络算法及其应用 褚辉,赖惠成 摘要:BP算法是目前应用最为广泛的神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值以及隐层节 点数选择困难。针对这些问题提出了不少改进措施,文中提出了一种改进的BP神经网络算法,在BP算法基础上,从训练算 法着手,通过误差的变化趋势,动态调整权值以提高网络的收敛速率;通过数学推导,从理论上验证了该算法的有效性。用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-12
    • 文件大小：72kb
    • 提供者：weixin_39840924

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：421kb
    • 提供者：weixin_39841365

  1. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf

  2. Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期，煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源，保证我国经济的健康发展，煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足，精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析，通过实际数据检验和实证分析，预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词：前

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：293kb
    • 提供者：weixin_39841848

  1. 基于磨光函数的权值直接确定双输入BP神经网络

  2. 利用磨光函数与采样数据建立了双输入单输出的权值直接确定的BP神经网络。改进后的网络依据训练数据重要性,选择以数据为中心的磨光函数作为激励函数,同时网络结构可以根据数据多少得到相应的调整。根据误差反向传播学习算法得到了改进后网络的权值直接确定算法。在仿真中,利用2个不同的目标函数验证了改进算法的有效性与建模精度。实验结果表明,三次磨光函数建立的网络性能优于二次磨光函数建立的网络。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-23
    • 文件大小：477kb
    • 提供者：weixin_38516386

  1. 基于PCA与BP神经网络的信息流失预测模型分析

  2. 针对信息客户流失缺少有效的数据挖掘预测手段问题。提出了应用主成分分析的BP神经网络信息流失预测模型。结合5折交叉验证,模型对来自3个地市的营销返回样本,在训练分类时间和预测分类精度上与未经主成分分析降维的BP神经网络方法进行了比较分析。实验结果表明模型获取了较高的平均预测分类精度(77.46%)和较少的训练分类时间(2.18min),有效地降低了属性维度并改善了预测能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-30
    • 文件大小：259kb
    • 提供者：weixin_38630697

  1. BP神经网络在顶煤冒放性评估中的应用

  2. 文章依据顶煤冒放性的自然影响因素,应用人工神经网络的理论与方法,建立了顶煤冒放性的BP神经网络评价模型,以29个放顶煤工作面的顶煤冒放性评价结果作为网络模型的学习训练样本,对网络进行训练。最后,应用训练后的神经网络对6个不同煤矿的顶煤冒放性进行评价,并将评价结果与实际开采情况相比较,验证了该评价方法的正确性和可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：weixin_38680340

  1. 基于BP神经网络的手写体数字识别系统

  2. 本系统包括：1.使用MATLAB自用工具包调用摄像头，进行图像处理、分割、保存，形成自制的训练集与测试集识别数字0与2，但是其他数字也可以，读者可自己进行操作验证；2.特征提取部分采用了粗网格特征提取，最大限度地降低了特征的维度；3.使用训练集训练神经网络；4.使用测试集得到最优的神经网络神经元个数之后；进行最终测试，达到使用摄像头对写有数字的A4纸进行拍照，然后会输出识别情况；说明：为降低噪声，应该将整张A4纸置于摄像头取图框内；另外，由于神经网络的训练不够，需要多次尝试可能成功，识别率目前不

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-06-22
    • 文件大小：63kb
    • 提供者：DBLCHANGE123

  1. 基于MATLAB的BP神经网络在煤矿桥(门)式起重机检验中的应用

  2. 利用人工神经网络具有自适应、自学习的BP算法,结合煤矿桥(门)式起重机检验的特点,建立了适用于桥(门)式起重机检验评价的BP神经网络模型,通过在MATLAB平台环境下进行设计和开发,并将训练结果与桥(门)式起重机大小车轨道相关的距离偏差实际检测评价结果进行了比较,验证了该BP神经网络模型运用于煤矿起重机检验工作是可行的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：267kb
    • 提供者：weixin_38738783

  1. 基于BP和RBF神经网络在高压断路器故障诊断中的应用

  2. 针对高压断路器的故障诊断,通过分析断路器的合闸电流波形,提取相应的特征量作为神经网络的输入量,利用Matlab工具,使用样本数据通过故障诊断仿真实例分析验证BP与RBF神经网络的性能并进行对比分析,结果显示RBF神经网络训练速度快,逼近误差小,分类性能好,高压断路器故障诊断具有很强的实用性和准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-13
    • 文件大小：190kb
    • 提供者：weixin_38674763

  1. 主成分分析与BP神经网络在煤耗氧速度预测中的应用

  2. 结合主成分分析与神经网络的优点,提出了主成分分析与神经网络相结合的煤耗氧速度预测模型.采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构.通过实例验证,基于主成分的神经网络比一般神经网络训练精度更高,学习时间更短,预测效果更优.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-18
    • 文件大小：950kb
    • 提供者：weixin_38551143

  1. 非均质砂岩油藏参数估算的极限学习机

  2. 这项研究的重点是在非均质砂岩储层中使用极限学习机进行储层参数估算。具体的工作目标是获得准确的Kong隙度和渗透率，而常规的岩石物理方法已证明在没有岩心数据的情况下很难获得准确的Kong隙度和渗透率。 已使用来自8口井的4950口具有核心数据的样本来训练和验证神经网络，而强大的ELM算法可提供快速而准确的预测结果，并且与BP（反向传播）网络和SVM（支持向量机）进行比较也证明了这一点。然后将网络模型用于估计其余油井的Kong隙度和渗透率，预测属性与石油测试结论相匹配。 在此基础上，对储层Kong隙

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：896kb
    • 提供者：weixin_38694541

  1. 改进NSGA-Ⅱ算法在锅炉燃烧多目标优化中的应用

  2. 提出改进非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ)在燃煤锅炉多目标燃烧优化中的应用,优化的目标是锅炉热损失及NOx排放最小化。首先,采用BP神经网络模型分别建立了300MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态实验数据对模型进行了训练和验证,结果表明,BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。在建立的锅炉排放特性和热损失BP神经网络模型基础上,采用非劣分类遗传算法对锅炉进行多目标优化,针对NSGA-Ⅱ在燃煤锅炉燃烧多目标优化问题应用中Pareto解集分布不理想

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：508kb
    • 提供者：weixin_38649838
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