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搜索资源列表

  1. BP神经网络，BP训练模型，二层网络

  2. 本软件是一个使用BP神经网络为制作模型，构建的一个二层网络学习模型，其中输入维数为2，隐层单元数为2，输出为1，模拟了与或门的学习过程。作者通过制作，使得网络最佳效果能在400次左右能收敛，使用者可以通过多次运行来观察效果。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-07
    • 文件大小：66560
    • 提供者：shil0704

  1. Matlab神经网络工具箱应用简介

  2. 主要描述MATLAB6.5中神经网络工具箱的使用，介绍神经网络的基本知识 神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-02
    • 文件大小：30720
    • 提供者：liuzhenpolestar

  1. BP多层感知器 源代码 神经网络

  2. BP多层感知器 源代码 神经网络 tic; %计时开始 clc; %清屏 clear all; %清除所有变量 disp('输入层神经元个数： 16'); %显示输入层神经元个数 input=16; disp('中间层神经元个数： 8'); %显示中间层神经元个数 middle=8; disp('输出层神经元个数： 3'); %显示输出层神经元个数 output=3; disp('输入模式1 2 3及其对应的输出：'); x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1]

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-13
    • 文件大小：28672
    • 提供者：xxl04120184

  1. 基于SOM神经网络的聚类分析

  2. SOM神经网络（自组织特征映射神经网络）是一种无导师神经网路。网络的拓扑结构是由一个输入层与一个输出层构成。输入层的节点数即为输入样本的维数，其中每一节点代表输入样本中的一个分量。输出层节点排列结构是二维阵列。输入层X中的每个节点均与输出层Y每个神经元节点通过一权值(权矢量为W)相连接，这样每个输出层节点均对应于一个连接权矢量。 自组织特征映射的基本原理是，当某类模式输入时，其输出层某一节点得到最大刺激而获胜，获胜节点周围的一些节点因侧向作用也受到较大刺激。这时网络进行一次学习操作，获胜节点及

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-15
    • 文件大小：172
    • 提供者：gaoasdf

  1. 神经网络举例:bp神经网络进行交通预测

  2. bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码 BP 神经网络用于预测 使用平台 - Matlab7.0 数据为1986年到2000年的交通量 ，网络为3输入，1输出 15组数据，其中9组为正常训练数据，3组为变量数据，3组为测试数据

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-07-10
    • 文件大小：6144
    • 提供者：planet649

  1. BP神经网络编程文件

  2. 以c语言实现BP神经网络，三输入，三输出，定义了输入层到隐含层初始权值， 隐含层与输出层权值

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-03
    • 文件大小：811
    • 提供者：doutianhua

  1. 【PDF】Matlab神经网络工具箱应用简介

  2. 神经网络是单个并行处理元素的集合，我们从生物学神经系统得到启发。在自然界，网络功能主要由神经节决定，我们可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。 一般的神经网络都是可调节的，或者说可训练的，这样一个特定的输入便可得到要求的输出。如下图所示。这里，网络根据输出和目标的比较而调整，直到网络输出和目标匹配。作为典型，许多输入/目标对应的方法已被用在有监督模式中来训练神经网络。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-08-12
    • 文件大小：272384
    • 提供者：fzq_202

  1. 径向基函数神经网络的一种在线学习算法

  2. 用在线学习算法和梯度法为学习规则,推导了径向基函数神经网络的在线学习算法, 将影响网络输出的各个参数的学习过程作为一个整体来处理,并用Matlab实现了此算法.最 后用一个26个印刷体大写英文字母的识别来验证此算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-21
    • 文件大小：28672
    • 提供者：uranus1

  1. MATLAB课程设计(小脑膜神经网络算法研究)

  2. 人工神经网络具有的智能在于它们能够学习过去的经验，并且可以局部地储存新的信息。正是这两个重要因素，促使Albus在1975年建立了小脑膜型神经网络理论， CMAC是小脑膜型关节控制器的简称。该算法基于Albus对小脑功能的理解，模拟了人脑的操纵控制系统，但是并没有模仿神经基质的结构特征。从每个神经元来看，各神经元之间应是一种线性关系，但是从总体结构来看，CMAC模型可以适合于一种非线性的映射关系。而且这种模型从输入开始就存在一种泛化能力。对一个输入样本学习后，可以对其相邻的样本产生一定的效应，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-09-06
    • 文件大小：418816
    • 提供者：hyj12

  1. 脉冲耦合神经网络（PCNN）输出脉冲程序

  2. 程序目的是绘制脉冲耦合神经网络输出脉冲的二位图像，演示PCNN工作过程

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-09-15
    • 文件大小：429
    • 提供者：sxxylv

  1. 神经网络算法电子课件

  2. 　人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN），一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种学习分析的过程被称为“训练”。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：finn99

  1. 用JAVA实现的神经网络（可以灵活增加节点）

  2. 用JAVA语言实现的神经网络,灵活性较强.可以自定义增加中间节点，输入输出节点

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-10-31
    • 文件大小：34816
    • 提供者：tempcation

  1. BP神经网络的实例下载

  2. 一个BP神经网络的实例下载，希望对初学者有帮助。包括建立bp神经网络，并训练，仿真。其中输入为p，输出为t

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-07
    • 文件大小：2048
    • 提供者：leo_akira

  1. 基于T_S模型的模糊神经网络

  2. 一种基于 Takagi2 Sugeno 模型的模糊神经网络由 前件网络和后件网络两部分组成。 前件网络用来匹配模糊规 则的前件, 它相当于每条规则的适用度。 后件网络用来实现 模糊规则的后件。 总的输出为各模糊规则后件的加权和, 加 权系数为各条规则的适用度。 所提出的模糊神经网络具有局 部逼近功能, 且具有神经网络和模糊逻辑两者的优点。 它既 可以容易地表示模糊和定性的知识, 又具有较好的学习能 力。 给出了调整规则后件参数及前件隶属度函数参数的学习 算法, 举例说明了它的逼近性能。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-09
    • 文件大小：359424
    • 提供者：fyy403

  1. VB6.0实现的神经网络输出类模块

  2. BP神经网络输出部分实现。模型训练轻易其它工具，例如Matlab的nntool。然后将模型按附件“神经网络输出组态.xlsx”格式保存即可

  3. 所属分类：VB

    • 发布日期：2016-01-03
    • 文件大小：20480
    • 提供者：flybir999

  1. 基于BP神经网络的煤矿风机故障诊断

  2. 针对目前矿用风机的常见故障可收集故障征兆及类型,将故障样本数据与BP神经网络相结合,由BP神经网络确定输出向量,对风机常见故障进行诊断。通过MATLAB软件进行诊断参数运算后结果表明:神经网络输出与实际数据间误差较小,诊断结果与实际情况吻合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-02
    • 文件大小：140288
    • 提供者：weixin_38642369

  1. 基于神经网络和证据理论的煤矿风险预警模型

  2. 建立了煤矿风险预警指标体系,提出基于BP神经网络和D—S证据理论的煤矿风险预警模型。通过多个BP神经网络输出结果构造证据理论的基本可信度分配(BPA),可以克服BPA传统构造方法带来的主观因素影响,也可以解决单一BP神经网络输出的不稳定问题。实例分析和仿真表明,该模型预警结果准确可靠。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-21
    • 文件大小：138240
    • 提供者：weixin_38747444

  1. 基于遗传算法的BP神经网络优化动力配煤模型的研究

  2. BP神经网络具有较强的学习能力，但在传统的研究中，隐含层节点、学习因子和动量因子往往采用试凑法得到相对较佳值，而试凑法在浪费较多时间的同时，可能得不到理想的BP神经网络输出，这对研究造成了一定的困难。文中采用智能算法来解决BP神经网络优化问题。遗传算法作为一种随机搜索算法，能够快速寻找到全局最优解，可以应用于本优化问题。因此，文章采用遗传算法优化BP神经网络上述参数，将改进后的BP神经网络运用于动力配煤非线性模型的研究。结果表明，采用遗传算法优化的BP神经网络具有较强的预测能力，对煤质的发热量预

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：479232
    • 提供者：weixin_38614462

  1. machine-lambda：SGD在前馈神经网络上的纯功能实现-源码

  2. 机器Lambda 用于深度前馈神经网络的随机函数梯度下降的纯功能Haskell实现。 为什么要对神经网络进行函数式编程？ 该库的目标是数学可读性：函数式编程与数学表达式之间的紧密耦合允许通过声明表达式而不是通过实现算法来操纵神经网络（或可以用数学方式表示的任何事物）。 通过声明其解决方案而不是执行算法来找到该解决方案来解决问题，可使程序员简洁明了。 例如，以下是针对给定输入计算神经网络输出的函数： output :: ( Floating t ) => Matrix t ->

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：18432
    • 提供者：weixin_42129970

  1. 一像素攻击喀拉拉邦：使用差动进化在Cifar10和ImageNet上的Keras实现“愚弄深层神经网络的一像素攻击”-源码

  2. 一像素攻击 如果仅允许攻击者修改一个像素的颜色并且仅看到预测概率，那么导致深度神经网络对图像进行错误分类有多么简单？ 原来这很简单。 在许多情况下，攻击者甚至可能使网络返回他们想要的任何答案。 以下项目是Keras的重新实现和教程。 论文的官方代码可以在找到。 这个怎么运作 对于此攻击，我们将使用。 数据集的任务是将32x32像素的图像正确分类为10个类别之一（例如，鸟类，鹿，卡车）。 黑匣子攻击只需要神经网络输出的概率标签（每个类别的概率值）。 我们通过选择一个像素并将其修改为某种颜色来生

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42097557
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