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  1. BP网络的应用实例，基于matlab仿真实验

  2. 该实验报告是基于matlab仿真工具，实现单层神经网络的仿真，从而详细讲解BP算法的原理。采用BP算法实现对信号的学习。BP神经网络是一个信号单向传播的多层前馈式误差反向传播神经网络。BP算法的基本思想是最小二乘法，它采用梯度搜索技术，使得网络的实际输出和理想输出的误差均方值为最小。其学习过程分两个过程：一是信号的正向传输，二是误差的反向传输。在信号的正向传输过程中，输入信号从输入层经隐含逐层处理，并传向输出层，每个神经元的状态只影响下一层神经元的状态，若输出层不能得到期望的输出，则转向反向传

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-06
    • 文件大小：250880
    • 提供者：XUEYUAN0101

  1. Matlab两层BP网络实现函数逼近

  2. 两层BP网络进行函数逼近，其网络的隐层各神经元的激活函数为双曲正切型，输出层各神经元的激活函数为线性函数，隐层各有5个神经元，并有如下21组单输入矢量和相对应的目标矢量： 输入向量为P=[-1:0.1:+1] 目标向量为T=[-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 0.461 0.1336 -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 0.396 0.3449 0.1816 -0.03l 2 -0.2183

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-18
    • 文件大小：413
    • 提供者：huiqiang1609

  1. BP算法对IRIS数据进行分类

  2. 用三层神经网络对IRIS数据进行分类，首先三类一起分，其次，两两进行分类。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-17
    • 文件大小：7168
    • 提供者：aphroditeone

  1. 两层BP神经网络训练加权系数

  2. 利用两层BP神经网络训练加权系数。两组3输入为[1 2;-1 1;1 3],希望的输出为[1 1;1 1].隐层的转移函数取S型转移函数，输出的转移函数线性转移函数。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-20
    • 文件大小：1024
    • 提供者：sun2010qi2011

  1. 基于BP神经网络的函数逼近实验及MATLAB实现.pdf

  2. 基于人工神经网络的理论 ,用 BP神经网络逼近一组给定的数值 ,并在 MATLAB 的环境下得出 实验结果。分析了 BP网络的隐层神经元个数 ,传递函数及训练函数对网络性能的影响 ,最后用多项式 拟合的方法对这组数据进行处理 ,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据 ,并对两种方法的实验结 果进行了分析。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-13
    • 文件大小：258048
    • 提供者：rabbitstick

  1. 模糊控制函数实例

  2. 两层BP神经网络 训练加权系数，隐含层激活函数取S型传输函数，输出层取线性函数。 MATLAB 代码 例7.29 MATLAB 建模与仿真实例

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-12-04
    • 文件大小：1024
    • 提供者：goldenbirdnuaa

  1. 一个简单的BP神经网络

  2. 一个简单的两层BP神经网络matlab程序，对于初学神经网络的同学还是有一定帮助的。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-13
    • 文件大小：1024
    • 提供者：xinyuanai

  1. 粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

  2. 粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现，因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟，仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下：本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况，较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论，总结常见的改进的粒子群优化算法。其

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-28
    • 文件大小：1024
    • 提供者：checkpaper

  1. BP神经网络的预测Matlab程序

  2. 该文件主要包含了两个利用Matlab做的BP算法，主要用来实现预测，该文件中包含两个网络，一个是普通BP神经网络，一个为双隐含层BP神经网络。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-11-14
    • 文件大小：50176
    • 提供者：qq_20668853

  1. BP算法Python代码

  2. BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。利用python代码实现BP神经网络。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：17408
    • 提供者：qq_41466997

  1. bp的分类算法

  2. 自己编写的两层python bp神经网络算法，是标准的bp算法

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-14
    • 文件大小：642
    • 提供者：qq_38392541

  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：5120
    • 提供者：q_quanting

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-training_data.xls

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-training_data.xls 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATL

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：30720
    • 提供者：weixin_39840914

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-new_data.xls

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-new_data.xls 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATLAB神经网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_39840924

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Training_NPR.m

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Training_NPR.m 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATLAB神

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_39841365

  1. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Use_For_Predict.m

  2. MATLAB模式识别实现指标分类评估预测如环境业绩等-Use_For_Predict.m 最近看到很多会员需要使用MATLAB神经网络做如下的事情： 1：MATLAB神经网络对水的质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对空气质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 2：MATLAB神经网络对土壤质量的分类、评估、预测 （属于环境类分类、评估预测） 3：MATLAB神经网络对学员的个人表现进行分类、评估、预测 （属于个人业绩鉴定） 4：MATL

  3. 所属分类：其它

  1. MNIST数据集及使用BP神经网络分类的源程序

  2. 该资源包包含了MNIST数据集及使用pytorch实现数字分类的代码。其中，pytorch使用了两层神经网络，正确分类识别的精度达到了99%。可以供实现大作业或了解相关课程的同学使用及学习。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-24
    • 文件大小：69206016
    • 提供者：weixin_45885232

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 两层模糊神经网络交通信号控制模型

  2. 交叉路口信号的有效控制是减少车辆延误时间的关键,是保证城市交通顺畅的前提。以单交叉路口为研究对象,在仿真希腊学者Pappis提出的模糊控制方法基础之上,基于交叉路口的动态特性及模糊规则的一成不变,提出两层BP神经网络实现单交叉路口的模糊信号控制方法,在不同车流量情况下,使用MATLAB工具仿真实现,结果表明:所提出的模糊神经网络具有较强的学习、推理能力,对于车辆的平均延误时间有较好的改进。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-26
    • 文件大小：212992
    • 提供者：weixin_38703866

  1. tensorflow构建BP神经网络的方法

  2. 之前的一篇博客专门介绍了神经网络的搭建，是在python环境下基于numpy搭建的，之前的numpy版两层神经网络，不能支持增加神经网络的层数。最近看了一个介绍tensorflow的视频，介绍了关于tensorflow的构建神经网络的方法，特此记录。 tensorflow的构建封装的更加完善，可以任意加入中间层，只要注意好维度即可，不过numpy版的神经网络代码经过适当地改动也可以做到这一点，这里最重要的思想就是层的模型的分离。 import tensorflow as tf import n

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38736652
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