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搜索资源列表

  1. MATLAB神经网络工具箱函数

  2. 神经网络 神经元模型和网络结构 多层神经元网络 数据结构 解决问题的MATLAB函数

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-08-10
    • 文件大小：402432
    • 提供者：tanlixing1987

  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. MATLAB神经网络工具箱函数 神经元模型和网络结构 神经网络

  2. 网络创建函数 newp 创建感知器网络 newlind 设计一线性层 newlin 创建一线性层 newff 创建一前馈BP网络 newcf 创建一多层前馈BP网络 newfftd 创建一前馈输入延迟BP网络 newrb 设计一径向基网络 newrbe 设计一严格的径向基网络 newgrnn 设计一广义回归神经网络 newpnn 设计一概率神经网络 newc 创建一竞争层 newsom 创建一自组织特征映射 newhop 创建一Hopfield递归网络 newelm 创建一Elman递归网络

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-06
    • 文件大小：272384
    • 提供者：zhangkang_123

  1. GPS高程拟合中神经网络法的基本思想

  2. 高程问题一直是困扰GPS的问题之一，而不同的GPS高程拟合方法都有其适用条件，并且精度不等。本 文在对人工神经网络的基本原理、神经元模型、网络结构、数据结构和训练方式等研究的基础上，给出一种新的 算法(新BP算法)。以“阜新控制网改造工程”作为一个具体实例，使用Matlab语言来完成GPS高程的拟合，并 与其他方法作了比较，最后给出有益的结论。

  3. 所属分类：咨询

    • 发布日期：2012-11-20
    • 文件大小：235520
    • 提供者：abab14

  1. 卷积神经网络详述

  2. 卷积神经网络是近年来广泛应用于模式识别、图像处理等领域的一种高效识别算法,它具有结构简 单、训练参数少和适应性强等特点。本文从卷积神经网络的发展历史开始,详细阐述了卷积神经网络的网 络结构、神经元模型和训练算法。在此基础上以卷积神经网络在人脸检测和形状识别方面的应用为例,简 单介绍了卷积神经网络在工程上的应用,并给出了设计思路和网络结构

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-08
    • 文件大小：562176
    • 提供者：qiaofangjie

  1. Pi-Sigma神经网络的几种梯度学习算法

  2. 到目前为止，人们提出了许多神经网络模型，其中应用最广泛的是前馈神经网络．早期前馈神经网络中只含有求和神经元，在处理复杂非线性问题时效率很低．后来，人们将求积神经元引入到前馈神经网络中，用以增加网络的非线性映射能力，提高网络的学习效率．这样的网络可以统称为高阶前馈神经网络．但是，如果只通过输入节点值的简单乘积构造求积神经元以增加网络的非线性映射能力，随着输入样本维数的增加，所需权值的数量呈指数阶增加，即出现“维数灾难”．Pi-Sigma 神经网络是1991 年Y．Shin提出的一种具有多项式乘积

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-08-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：samcrazy

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现.part1 （PDF）

  2. 第1章 概述 神经网络理论与MATLAB7实现.part2的下载地址： http://download.csdn.net/source/663497 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-10-03
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：ndongf

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现.part2（PDF）

  2. 神经网络理论与MATLAB7实现.part1的下载地址： http://download.csdn.net/source/663471 第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2008-10-03
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：ndongf

  1. 使用局部泛化误差模型的极端学习机的神经网络结构的选择

  2. 局部泛化误差模型 极端学习机 ELM 本文将初始LGEM推广到一个新的单隐层前馈神经网络（SLFNs）LGEM模型，极端学习机的训练（ELM）是一种新型的无迭代训练算法。这个扩展LGEM的发展可以提供一些有用的指引，以提高由ELM训练了的SLFNs的泛化能力。基于扩展的LGEM, 提出了一种为SLFNs的架构选择的算法。在若干基准数据集上的实验结果表明，可以用我们的方法找到一个SLFN的神经元的数量而言的近似最优的体系结构。此外，在11个UCI数据集的实验结果表明，该方法是有效的和高效的。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-04-14
    • 文件大小：407552
    • 提供者：qq_27393309

  1. 神经网络理论与MATLAB7实现

  2. 第1章 概述 1.1 MATLAB语言简介 1.1.1 MATLAB概述 1.1.2 MATLAB语言特点 1.1.3 MATLAB 7的安装 1.1.4 MATLAB 7的新特点 1.1.5 MATLAB 7的新产品及更新产品 1.1.6 Simulink 6.0的新特点 1.2 MATLAB快速入门 1.2.1 命令行窗口 1.2.2 其他重要窗口 1.2.3 Editor/Debugger窗口 1.2.4 MATLAB帮助系统 1.2.5 神经网络工具箱快速入门 1.3 神经网络发展史

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：lengwuqin

  1. CNN图像识别模型

  2. 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一。本资源展示CNN模型代码

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-24
    • 文件大小：68608
    • 提供者：qq_39957074

  1. Neural Network Design.pdf

  2. 第1章 绪论1．1 目的1．2 历史1．3 应用1．4 生物学的启示参考文献第2章 神经元模型和网络结构2．1 目的2．1　理论和实例2．2．1 符号2．2．2　神经元模型2．2．3 网络结构2．3 小结2．4 例题2．5 结束语习题第3章 一个说明性实例3．1 目的3．2　理论和实例3．2．1 问题描述.3．2．2 感知机3．2．3 hamming网络3．2．4 hopfield网络3．3 结束语习题第4章 感知机学习规则4．1 目的4. 2 理论和实例4．2．1 学习规则4．2．2 感知机

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-21
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：bobbypro

  1. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt

  2. 提供一个Matlab的BP神经网络的基础资料-附件2.txt 第一节内容：包括神经网络的基础知识，BP网络的特点，bp主要应用的场合，使用时应注意的问题。 什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，首先我们看一下，什么是神经元 3962604722133983950.jpg 上面这个图表示的就是一个神经元，我们不管其它书上说的那些什么树突，轴突的。用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 1、我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据，输进去神经网络后 2、这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-13
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 基于ANN-GBC模型的煤液化油临界性质研究

  2. 针对传统基团贡献法和半经验关联式未考虑煤液化油分子中基团键相互作用和缺乏适合其重质馏分油临界性质的计算方法,构建了基于人工神经网络-基团键贡献耦合模型(ANN-GBC),采用3层网络结构,输入层神经元数由煤液化油包含的45个基团键和常压沸点共46个,隐含层最佳神经元数通过试差法优化确定为40,临界性质作为输出层,研究了煤液化油15个窄馏分的临界性质与其分子结构之间的相关性。对20种模型化合物进行了ANN-GBC模型的校核与验证,其计算值与理论值偏离相对误差在2.5%以下,相关系数0.999 69

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38722193

  1. 基于BP神经网络的人口预测模型研究.pdf

  2. 将34神经网络应用于人口预测模型研究，讨论了可行性、网络结构设计和学习算法；计算实例 表明，人口预测的神经网络模型具有客观性、精度高、易操作的特点。34神经网络是误差反向传播的多层前向网络， 其信息处理机制由神经元激活特性和网络拓扑结构 决定，神经元的激活函数是非线性的89:;(9<函数， 网络结构由输入层、隐含层、输出层组成，同层节点 间无关联，异层节点前向连接。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：51200
    • 提供者：weixin_43142260

  1. 改进极限学习机的不同类型滑坡位移预测

  2. 针对经典智能算法用于滑坡位移预测时存在的网络结构参数选取复杂、易陷入局部极小等缺陷,提出了基于改进极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)的滑坡位移预测模型。在滑坡变形位移状态辨识基础上,根据其位移变化特征,将滑坡位移曲线类型划分减速-匀速型、匀速-增速型、减速-匀速-增速型、复合型4类,将改进的ELM算法分别用于4种不同类型的滑坡位移预测。基于改进ELM算法构建滑坡位移预测模型时,采用二值区间搜索算法选定最佳隐含层神经元个数和激励函数,并融入数据滚动建模思想,以期提

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-04
    • 文件大小：537600
    • 提供者：weixin_38707217

  1. 基于人工神经网络的HEMT器件参数提取方法研究

  2. 研究了利用人工神经网络对不同频带、栅宽的砷化镓高电子迁移率晶体管进行散射参数和噪声参数提取，基于两个神经网络分别对两组散射参数和噪声参数进行训练学习，比较不同隐含层和神经元数目得出平均相对误差和均方误差，找到对应散射参数和噪声参数神经网络的最佳的隐含层数和神经元数目是8-8-6和6-4。测试结果表明，散射参数平均相对误差的平均值为2.79%，噪声参数平均相对误差的平均值为2.05%，与常规单个神经网络结构相比，在平均相对误差方面提高了31.3%，表明该模型具备更好的精度和可靠性，十分适用于宽禁带

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：573440
    • 提供者：weixin_38624183

  1. Supervised-learning-of-Many-Body-Localization:一种简单的神经网络结构，用于对多体局部（MBL）和热化相进行分类-源码

  2. 工作正在进行中 许多身体的监督学习 一个简单的神经网络结构，使用纠缠谱作为输入数据，对多体局部和热相进行分类。 该项目的灵感来自Mehta等人撰写的出色的关于物理的机器学习。 Al和随附的Jupyter笔记本。 网络可以采用纠缠谱或波函数（平方）作为输入。 因此，网络的结构（层数，神经元等）将相应更改，以实现最佳性能。 可以使用Keras 提供的贝叶斯优化或Hyperband方法估计最佳超参数。 使用适度的数据量（O（10 ^ 4）项），分类器在测试集上实现了近100％的准确性。 哈密​​

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：weixin_42107491

  1. 从线性分类器到卷积神经网络

  2. 本文来自于网络，本文大致分成两大部分，第一部分尝试将本文涉及的分类器统一到神经元类模型中，第二部分阐述卷积神经网络（CNN）的发展简述和目前的相关工作。本文涉及的分类器（分类方法）有：线性回归逻辑回归（即神经元模型）神经网络（NN）支持向量机（SVM）卷积神经网络（CNN）从神经元的角度来看，上述分类器都可以看成神经元的一部分或者神经元组成的网络结构。说逻辑回归之前需要简述一下线性回归。图1单变量的线性回归图1中描述了一个单变量的线性回归模型：蓝点代表自变量x的分布——显然x呈现线性分布。于是我

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：463872
    • 提供者：weixin_38632046

  1. 脉冲神经网络:模型、学习算法与应用

  2. 脉冲神经网络是目前最具有生物解释性的人工神经网络,是类脑智能领域的核心组成部分.首先介绍各类常用的脉冲神经元模型以及前馈和循环型脉冲神经网络结构;然后介绍脉冲神经网络的时间编码方式,在此基础上,系统地介绍脉冲神经网络的学习算法,包括无监督学习和监督学习算法,其中监督学习算法按照梯度下降算法、结合STDP规则的算法和基于脉冲序列卷积核的算法3大类别分别展开详细介绍和总结;接着列举脉冲神经网络在控制领域、模式识别领域和类脑智能研究领域的应用,并在此基础上介绍各国脑计划中,脉冲神经网络与神经形态处理器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38713057
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