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资源分类
搜索资源列表
Kohonen模型的自组织特征映射在计算机视觉领域中的应用
Kohonen模型的自组织特征映射在计算机视觉领域中的应用,采用C++编写
所属分类:
C++
发布日期:2007-12-01
文件大小:120832
提供者:
amd2600
自组织神经网络模型与学习算法
关于自组织神经网络模型与学习算法的PPT,包含:自组织特征映射神经网络结构,自组织特征映射网络的学习算法,自组织网络学习算法的MATLAB实现 ,自组织特征映射网络的特点。
所属分类:
网络基础
发布日期:2010-04-11
文件大小:574464
提供者:
citycyber
改进HMM算法和神经网络混合模型的语音识别
非齐次HMM算法和自组织特征映射神经网络混合模型的语音识别,训练出抗噪HMM模型。有效提高识别率
所属分类:
网络基础
发布日期:2010-09-03
文件大小:302080
提供者:
mohongfei2006
神经网络程序代码初学者
第一部分是模式识别的一些预处理知识,包括: 图像压缩的例子:行程编码算法RCL 手写体数据变换成像素位图的算法, 另外在这一章中的细化算法是与Chapt6中的特征提取结合在了一起 第二部分涉及有监督学习的前馈网络 ALOPEX算法:即模式提取算法,它把神经网络的学习过程看作 最优化问题的随机并行算法。与反向传播算法相比, 在大范围的信噪比情况下,ALOPEX算法有更好的抗噪声性能 另一个优点是计算简单,可以用高速大规模集成电路来实现 BackProp算法:经典的B-P算法(呵呵,很多人想要的么
所属分类:
其它
发布日期:2010-11-22
文件大小:476160
提供者:
lyz031608
神经网络 MATLAB神经网络应用设计
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
所属分类:
网络基础
发布日期:2010-12-02
文件大小:19456
提供者:
qq112964734
MATLAB神经网络工具箱函数 神经元模型和网络结构 神经网络
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
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
Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序(转)
Kohonen的SOFM模型。自组织特征映射神经网络 通过SOFM网络程序建立岩性识别模型
所属分类:
C++
发布日期:2011-08-14
文件大小:137216
提供者:
zuobanbian
基于自组织特征映射网络的综合评价模型.pdf
基于自组织特征映射网络的综合评价模型.pdf
所属分类:
专业指导
发布日期:2013-03-20
文件大小:152576
提供者:
pengtie
神经网络理论与MATLAB7实现.part1 (PDF)
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
所属分类:
网络基础
发布日期:2008-10-03
文件大小:20971520
提供者:
ndongf
神经网络理论与MATLAB7实现.part2(PDF)
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
所属分类:
网络基础
发布日期:2008-10-03
文件大小:17825792
提供者:
ndongf
工神经网络教程_韩力群
第1章 绪论 1.1 人工神经网络概述 1.2 人工神经网络发展简史 1.3 神经网络的基本特点与功能 1.4 神经网络的应用领域 本章小结 思考与练习 第2章 人工神经网络建模基础 2.1 脑的生物神经系统概述 2.2 生物神经网络基础 2.3 人工神经元模型 2.4 人工神经网络模型 2.5 神经网络学习 本章小结 思考与练习 第3章 感知器神经网络 3.1 单层感知器 3.2 多层感知器 3.3 自适应线性单元简介 3.4 误差反传算法 3.5 标准BP算法的改进 3.6 基于BP算法的
所属分类:
讲义
发布日期:2015-01-31
文件大小:7340032
提供者:
taicangyun
自组织特征映射模型_很详细,有实例
自组织特征映射模型自组织特征映射模型自组织特征映射模型自组织特征映射模型
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-02-03
文件大小:259072
提供者:
little_f_rain
自组织特征映射模型源程序下载
自组织特征映射模型源程序下载自组织特征映射模型源程序下载自组织特征映射模型源程序下载
所属分类:
网络基础
发布日期:2009-02-03
文件大小:2048
提供者:
yinhonglian
SOFM-自组织特征映射模型源程序下载
自组织特征映射模型源程序,SOM和现在流行的ANN(MLP)模型在结构上类似,都由非常简单的神经元结构组成,但是SOM是一类“无监督学习”模型,一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示,因此SOM天然是一种降维方法。除了降维,SOM还可以用于数据可视化,以及聚类等应用中
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-03-14
文件大小:3072
提供者:
sinat_23619409
小学儿童汉字获得的自组织模型
小学儿童汉字获得的自组织模型,杨剑峰,邢红兵,大量的成人汉字命名研究及儿童的语言发展研究都显示了命名形声字的规则性及其与频率的交互作用,本研究利用自组织特征映射模型,
所属分类:
其它
发布日期:2020-02-13
文件大小:237568
提供者:
weixin_38688969
区域生态系统健康演化模型及应用
区域生态系统健康演化模型及应用,赵帅,柴立和,本文以最大流原理为基础,构建了描述系统的信息动力学方程,并结合自组织特征映射神经网络建立生态系统健康的评价模型。鉴于区域
所属分类:
其它
发布日期:2019-12-31
文件大小:510976
提供者:
weixin_38683195
基于CMM的隐患治理能力成熟度模型研究与应用
为提升企业自身的隐患治理能力,借鉴软件能力成熟度模型,提出了隐患治理能力成熟度的概念,建立隐患治理能力成熟度五级模型,构建评估指标体系,基于专家评估法和自组织特征映射神经网络提出组合评估方法。实验结果表明,所提出的模型与方法可实现智能化评估企业隐患治理能力,并为强化隐患排查治理长效机制提供参考依据。
所属分类:
其它
发布日期:2020-07-20
文件大小:124928
提供者:
weixin_38553681
自组织特征映射网络在故障诊断中的应用
运用自组织特征映射神经网络的工作原理和具体实现算法进行故障诊断分析,在对已有神经网络聚类分析方法概括和总结的基础上,结合实验数据、仿真数据对自组织特征映射算法故障模型诊断进行研究,得出了有意义的结论。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-22
文件大小:274432
提供者:
weixin_38685857
基于CMM的隐患治理能力成熟度模型研究与应用
为提升企业自身的隐患治理能力,借鉴软件能力成熟度模型,提出了隐患治理能力成熟度的概念,建立隐患治理能力成熟度五级模型,构建评估指标体系,基于专家评估法和自组织特征映射神经网络提出组合评估方法。实验结果表明,所提出的模型与方法可实现智能化评估企业隐患治理能力,并为强化隐患排查治理长效机制提供参考依据。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-17
文件大小:731136
提供者:
weixin_38505158
HSOM:分层自组织映射,可实现无监督模式识别-源码
分层自组织图 分层自组织映射(HSOM)是一种无监督的神经网络,可从高维空间学习模式并以较低维表示它们。 HSOM网络接收输入并将其输入到一组自组织映射中,每个映射都学习输入空间的各个特征。 这些映射产生稀疏的输出矢量,仅激活最响应的节点,这是竞争性抑制的结果,它限制了在任何给定时间允许的“获胜者”(即活动节点)的数量。 HSOM网络中的每一层都包含一组映射,这些映射可查看部分输入空间并生成稀疏输出矢量,这些输出矢量共同构成层次结构中下一层的输入。 信息在通过网络传递时变得越来越抽象,并最终
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:51200
提供者:
weixin_42144604
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