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  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. 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：4096
    • 提供者：checkpaper

  1. 北斗_微惯导组合导航方法研究

  2. 第 i 页 摘 要 随着我国北斗卫星导航系统建设的稳步推进和惯性导航技术的飞速发展，以及 我军制导弹药发展的迫切需求，北斗/微惯导组合导航方法及相关应用技术已成为 研究热点。本文利用软件接收机概念，构建北斗/微惯导组合导航系统，研究了基 于软件接收机的紧组合与深组合导航框架，对于两类框架中的主要关键技术进行 了优化设计，并对主要理论问题和方法进行了研究。论文的主要工作与创新点如 下： 1. 考虑 SINS 运动相关性条件下，从理论上进行软件接收机信号捕获与 SINS 的适配性分析。通过对软件接

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2017-12-21
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：happyatan

  1. 基于GA-GRNN的地表下沉系数预测方法研究

  2. 将遗传算法(GA)和广义回归神经网络(GRNN)方法进行融合,采用GA算法搜寻最优的GRNN光滑因子,简要分析了地表下沉系数的影响因素,建立了基于GA-GRNN的地表下沉系数预测模型。以我国典型观测站的数据资料作为学习和测试样本,将预测结果与实测值进行比较。结果表明:采用GA-GRNN模型预测地表下沉系数能够综合考虑诸多的地质采矿因素,预测结果与实测值得最大相对误差仅为5.44%,完全满足现场工程的需要,为今后预测地表下沉系数提出了一种新的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：636928
    • 提供者：weixin_38621897

  1. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究.pdf

  2. 基于ARMA模型预测的云计算资源调度策略研究，重庆大学，硕士学位论文，2016年重庆大学硕士学位论文 中文摘要 摘要 现阶段,云计算作为一种新型髙效且价柊低廉的计算模式受到越来越多企业 的青睐,而云计算瓷源调度算法作为云计算研究的核心内容,对于它的研究从未 间断,当前科研工作者对于云资源调度算法己经进行了大量深入的研究,本文将 首先对当前主流的一些云计算资源调度策略进行简要的介绍,并对这些略的优 点和不足进行了分析,针对当前云计算资源调度策略中存在的宿主机开关机波动、 虚拟机迁移带有盲目性以及任

  3. 所属分类：平台管理

    • 发布日期：2019-07-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jay7575

  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. 一种电力大数据三维可视化管理方法研究

  2. 针对二维图表的数据表现方式不能适用于电力大数据的分析与展现,提出一种三维可视化的电力大数据管理模型。该模型将大数据挖掘与三维可视化技术有机集成,采用并行BP神经网络技术实现电力大数据的高效挖掘,利用基于属性约简的三维渲染算法提高电力三维场景绘制的实时性。通过试验表明,该数据可视化管理方法实现了电力大数据的高效挖掘和三维模型的实时渲染。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：441344
    • 提供者：weixin_38686080

  1. 基于BP神经网络的商品库存控制模型

  2. 为克服传统商品库存成本过大和消费者满意度过低的弊端,采用BP神经网络方法,以超市一段时间内的销售记录为样本数据,分析BP神经网络库存控制模型的训练过程,并验证BP神经网络的自适应能力、容错能力以及处理非线性关系的能力,保证库存预测的准确性,最终提出基于BP神经网络算法的商品库存控制模型.研究结果表明:该控制模型能够准确高效控制超市商品库存,可以为合理控制库存提供决策支持,有效提高库存控制的效率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：207872
    • 提供者：weixin_38609089

  1. 采煤机健康状态智能评估方法研究

  2. 针对现有采煤机健康状态评估方法存在评估指标权重确定受人为因素影响较大导致评估准确率不高、采用单一评估算法存在局部搜索能力弱和抗干扰能力差、寻找全局最优值能力不足等问题，提出了一种基于主成分分析（PCA）与遗传算法（GA）优化BP神经网络算法(PCA-GA-BP算法)的采煤机健康状态智能评估方法。根据采煤机结构和工作原理选择采煤机状态监测点位，获取采煤机健康状态相关的各项状态参数，采用PCA对采煤机状态参数进行数据降维和特征提取，避免BP神经网络输入的复杂化；引入GA对传统BP神经网络寻找全局最优

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38644097

  1. 通信与网络中的基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿（一）

  2. 摘要： 针对自动气象站采用的HMP45D 型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题，通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究，利用改进的遗传算法（ genetic algorithm,GA） 对反向传播（ back propagation,BP） 神经网络的初始权值阈值进行优化，在较大的范围进行搜索，采用反向传播算法在较小范围内进行微调，优化网络结构和参数，提出了用改进遗传算法优化BP 神经网络的方法，根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据，对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-20
    • 文件大小：160768
    • 提供者：weixin_38739942

  1. EDA/PLD中的基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究

  2. 引 言 　　人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。目前实现ANN还主要依靠软件程序．但是依靠程序很难达到实时性的要求。 　　神经网络在FPGA上实现是独立于冯·诺依曼架构，利用FPGA的并行性，在一些实时性要求很强的领域应用。通用计算机虽然编程容易，但是很多时间浪费在分析指令，读出写入数据等。于是人们想利用ASIC(专用计算芯片)完成神经网络的计算任务，但是由于资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-11-09
    • 文件大小：254976
    • 提供者：weixin_38590309

  1. 基于神经网络和大数据的网络安全状况预测系统

  2. 在当今的大数据时代，传统方法在处理网络安全问题方面效率低下，而且大多数时候甚至不起作用。 本文研究的系统是在Hadoop平台上设计并实现的基于神经网络的网络安全状况分析与预测系统。 通过收集分布式数据并减小其尺寸，该系统降低了数据复杂性，从而实现了大数据的高效处理。 我们采用优化的K-Means聚类分析算法来简化数据，并利用最佳关联规则挖掘方法来发现网络中存在的威胁和风险。 上一部分是网络安全状况分析。 在网络安全状况分析的基础上，采用基于时间维度的新方法来预测未来的网络安全状况。 该系统通过融

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38697063

  1. 基于多尺度小波变换和灰色神经网络的稻种发芽率红外热预测模型的研究

  2. 基于老化不同时间的稻种的生理学和物理学特性，提出一种基于多尺度小波变换和灰色神经网络的稻种发芽率红外热预测模型，实现稻种发芽率的快速、无损检测，解决传统发芽实验法实验周期长、操作复杂等问题。从不同发芽率稻种的胚芽部位提取144组数据，通过多尺度小波变换，分析逼近信号和细节信号，得出第3层细节信号(d3) 贡献最大。以第3层细节信号作为模型的输入，随机分为校正集和预测集，校正集96组，预测集48组。分析和比较老化不同时间的稻种的红外热差异，通过偏最小二乘算法(PLS)、BP神经网络、径向基神经网络

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38745859

  1. 基于嵌入式系统结构的印鉴鉴别系统

  2. 为了弥补市场上现有印鉴鉴别系统体积大、移动性能差、安全性较低、价格比较昂贵等缺陷,研究了基于高速数字信号处理器(DSP)和现场可编程门阵列(FPGA)的嵌入式印鉴鉴别系统。系统在印鉴识别算法上,基于平滑卷积的方法计算印鉴的中心位置和半径。采用径向投影法,对一维特征数据计算,得到待验印鉴(SS)与预留印鉴(MS)之间的偏转角度。把印鉴质量指标作为MS与SS对应边缘Hausdorff距离测度的控制参数,用神经网络方法综合分析、判别印鉴真伪。在硬件实现方面,片上可编程(SOPC)系统结合DSP作为检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38514872

  1. 基于广义回归神经网络的电网信息系统日志数据分析技术研究

  2. 针对目前电网信息系统处理日志数据量大且系统处理速度慢的问题，根据现有数据处理系统以及基于神经网络的数据分析方法，通过利用Flume数据采集系统、主从结构模型HDFS和并行编程模式的MapReduce综合支持的数据调用程序，优化传统的广义神经网络算法，提高系统分析数据做出响应的速度。最后选取电网信息系统的部分样本进行实验测试：较其他数据处理算法来说，GRNN算法数据处理响应时间提高近52%，处理结果的准确性提高10%左右。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：960512
    • 提供者：weixin_38526650

  1. 基于神经网络算法的大数据分析方法研究

  2. 随着深度互联网时代到来，大数据所蕴含的巨大科学、经济价值逐渐凸显。然而其数据分析方法却存在较高技术壁垒，想要发掘出大数据的价值空间，需要摒弃传统方案，采用新的分析方法。深度神经网络算法采用仿生学习算法整合庞大的异构数据，支持多源信息筛选，可实现时序动态捕捉，从而搭建起大数据转化为价值信息的桥梁。文中着重分析“大数据+神经网络”的深度学习算法在非结构化、模式多变的大数据群中的特征提取模式；并基于无限神经网络的前馈式连接方法，耦合时间参数进行更精确的特征提取与数据预测。最后对其在语音识别和图像分析中

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38547035

  1. 结合深度学习的工业大数据应用研究

  2. 如何将大数据等核心技术与智能制造结合，进一步提高产能与质量，并且降低成本，是新一代制造业革新的关键任务。通过一个具体应用案例，即针对工业中常见的机床刀具消耗冗余的问题，提出了基于大数据和人工智能的方法，以准确预测机床刀具的崩刃，从而增加了机床的生产效率，降低了生产成本。相对于以往使用数据统计和传统机器学习进行刀具磨损预测的方法，新方法通过高速电流采集器获取主轴电流值，结合了卷积神经网络的强拟合性和异常检测算法的强泛化能力，对大数据量的电流值进行预测分析，实现了更快的网络收敛及更高的预测准确率和顽

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38678796

  1. 基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究

  2. 引 言 　　人工神经网络(Artificial Neural Network，ANN)是一种类似生物神经网络的信息处理结构，它的提出是为了解决一些非线性，非平稳，复杂的实际问题。目前实现ANN还主要依靠软件程序．但是依靠程序很难达到实时性的要求。 　　神经网络在FPGA上实现是独立于冯·诺依曼架构，利用FPGA的并行性，在一些实时性要求很强的领域应用。通用计算机虽然编程容易，但是很多时间浪费在分析指令，读出写入数据等。于是人们想利用ASIC(专用计算芯片)完成神经网络的计算任务，但是由于资源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：321536
    • 提供者：weixin_38701952

  1. 基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿（一）

  2. 摘要： 针对自动气象站采用的HMP45D 型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题，通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究，利用改进的遗传算法（ genetic algorithm,GA） 对反向传播（ back propagation,BP） 神经网络的初始权值阈值进行优化，在较大的范围进行搜索，采用反向传播算法在较小范围内进行微调，优化网络结构和参数，提出了用改进遗传算法优化BP 神经网络的方法，根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据，对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38560039

  1. 智能电网大数据分析与决策系统的研究

  2. 针对智能电网大数据分析与决策面临的计算效率低，精度较差的问题，文中提出一种基于互信息关联分析的大数据分析决策方法。通过计算电网大数据与配电项目评估指标之间的互信息量大小，可以有效评估项目质量。另外，为了提高项目评估的准确性，提出利用多隐层神经网络算法对判决门限进行训练，通过多层神经元节点预测误差回传反馈，迭代调节神经元权值，得到最终的判决门限。通过系统实现验证了文中所提方法可以有效降低智能电网大数据的数据处理时延，并提高配电项目评估精度，为实现智能电网大数据分析与决策提供有力的工具。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38614377
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