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  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. 蚁群算法在求解连续空间优化问题中的应用研究

  2. 摘 要： 蚁群算法是受自然界中真实蚁群集体行为的启发而提出的一种基于种群的模拟进化算法，属于带构造性特征的随机搜索算法。 本文研究了一种可用于求解连续空间优化问题的蚁群算法策略，能提高最优解搜索过程的效率以及搜索状态的多样性和随机性，且不受优化目标函数是否连续、可微等因素的限制，为实际应用提供了途径，数值算例结果表明该搜索策略能较好地找到近似全局最优解。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-10
    • 文件大小：623616
    • 提供者：god168

  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. 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。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-03
    • 文件大小：272384
    • 提供者：chenhuimincumt

  1. 基于演化蚁群算法的TSP问题论文

  2. 基于演化蚁群算法的TSP问题论文，蚁群算法是最近几年才提出来的一种新的仿生优化算法，它是由意大利学者M.Dorigo, V.Mahiezzo, A.Colorni等人受自然界中真实蚂蚁群体寻找食物过程的启发而率先提出来的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-14
    • 文件大小：966656
    • 提供者：taoxingzhen

  1. 遗传算法 java 初始种群交叉变异适应度

  2. 遗传算法java源代码 生物在自然界中生存繁衍，显示出其对自然环境的自适应能力。受此启发，人们致力于对生物各种生存特性的研究和行为模拟，为人工自适应系统的设计和开发提供了广阔的前景。遗传算法（Genetic Algorithm，简称GA）就是这种生物行为的计算机模拟中令人瞩目的成果。遗传算法所借鉴的就是被人们所广泛接受的达尔文的自然选择（Natural Selection） 学说。自然选择学说中最重要的三个部分是遗传、变异和进化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-21
    • 文件大小：2048
    • 提供者：caochongfly

  1. matlab神经网络工具箱使用说明

  2. matlab神经网络工具箱说明 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：2010-05-15
    • 文件大小：272384
    • 提供者：lxh5815

  1. Matlab神经网络工具箱应用简介

  2. 第一章 介绍 1．神经网络 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：2010-08-19
    • 文件大小：272384
    • 提供者：xeniayangfan

  1. matlab神经网络工具应用简介

  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。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-06
    • 文件大小：272384
    • 提供者：aideshizhe0

  1. matlab神经网络工具箱及应用简介

  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。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2011-03-07
    • 文件大小：272384
    • 提供者：houlinjie126

  1. 蚁群优化算法

  2. 20世纪50年代中期创立了仿生学，人们从生物进化的机理中受到启发。提出了许多用以解决复杂优化问题的新方法，如进化规划、进化策略、遗传算法等，这些算法成功地解决了一些实际问题。 20世纪90年代意大利学者M．Dorigo，V．Maniezzo，A．Colorni等从生物进化的机制中受到启发，通过模拟自然界蚂蚁搜索路径的行为，提出来一种新型的模拟进化算法—— 蚁群算法，是群智能理论研究领域的一种主要算法。用该方法求解TSP问题、分配问题、job-shop调度问题，取得了较好的试验结果．虽然研究时间

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-06-08
    • 文件大小：935936
    • 提供者：yyl798310473

  1. Viability Theory

  2. Viability Theory是一项自然界启发的数学理论，目前在自动控制等很多方面都有应用。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-09-23
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：ccccchhhhh_____

  1. 基于生物启发的多机器人协同环航和协同猎捕

  2. 基于生物启发的多机器人协同环航和协同猎捕在日常生活中和工作中，我们通常会说，众人拾材火焰高，是的，一个人的力量是有限的，团队的力量是非常巨大的。在自然界中也是如此，如蚂蚁集群合作搬运食物，鱼群围捕其他鱼类等等。而在现如今科技蓬勃发展的时代，仿生学的概念深入人心。于是，这种团队合作的思想便被运用到多机器人协作上，接下来就让Elliot带我们深入了解这种团队合作是怎么运用到机器人上去的。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-10
    • 文件大小：94371840
    • 提供者：u013042623

  1. Matlab神经网络工具箱应用简介

  2. Matlab神经网络工具箱应用简介： 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。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-01-10
    • 文件大小：272384
    • 提供者：bzlbb

  1. 遗传算法讲义 简单易懂

  2. 生物在自然界中的生存繁衍，显示出了其对自然环境的自适应能力。受其启发， 人们致力于对生物各种生存特性的机理研究和行为模拟，为人工自适应系统的设计 和开发提供了广阔的前景。遗传算法(Genetic Algorithms，简称GAs)就是这种生物 行为的计算机模拟中令人瞩目的重要成果。基于对生物遗传和进化过程的计算机模 拟，遗传算法使得各种人工系统具有优良的自适应能力和优化能力。 遗传算法所借鉴的生物学基础就是生物的遗传和进化。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-11
    • 文件大小：129024
    • 提供者：rollrock9111

  1. Matlab神经网络工具箱

  2. Matlab神经网络工具箱应用简介 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：2009-03-28
    • 文件大小：272384
    • 提供者：tju_ethan

  1. MATLAB神经网络工具箱简介

  2. 适合于初学者 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：2009-03-30
    • 文件大小：272384
    • 提供者：garby2003

  1. Handbook of Research on Soft Computing and Nature-Inspired Algorithms

  2. Soft computing and nature-inspired computing both play a significant role in developing a better understanding to machine learning. When studied together, they can offer new perspectives on the learning process of machines. The Handbook of Research

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-06-19
    • 文件大小：25165824
    • 提供者：sinat_41581062

  1. 遗传算法2018-8.pdf

  2. 遗传算法讲义ppt ，生物在自然界中的生存繁衍，显示出了其对自然环境的自 适应能力。受其启发，学者致力于对生物各种生存特性的机理 研究和行为进行模拟。 遗传算法(Genetic Algorithms，GA)就是这种生物行为的 计算机模拟中令人瞩目的重要成果(人工免疫/人工神经网络)

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-05-16
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：Minghalo

  1. 复活：React的基于物理学的动画库，专注于对自然世界的力量进行建模-源码

  2. 基于React的基于物理的动画库，受自然界启发。 renature renature是React的一个基于物理学的动画库，专注于建模自然世界力（例如重力，摩擦力和流体动力学），并作为一组React钩子展示。 :sparkles: 产品特点 :fishing_pole: 一小组声明性的React钩子，可轻松进行动画制作。 :milky_way: 支持使用重力，摩擦，流体阻力等的非传统物理动画。 :abacus: 由支持的数学上精确且类型安全的物理。 :repeat_button: 使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：674816
    • 提供者：weixin_42112658
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