注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 基于灰色预测和神经网络的人口预测

  2. ：人口预测是土地利用总体规划的重要基础工作。未来人口规模是土地利用总体规划中确定各类土地需求 量控制性指标，调整土地利用结构，实现土地供需平衡，解决人地矛盾的重要依据。人口预测是否科学准确，直接 关系到总体规划方案是否合理和实用。利用灰色预测建模所需信息少、方法简单的特点和神经网络具有较强的非 线性映射能力的特性，提出一种基于灰色预测和神经网络的人口预测方法。首先对人口规模的-./0.（1，2）的递 归网络模型进行一步预测及其灰色预测30（!，!）等维新息模型预测，然后再用前馈神经网络对30（

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：378880
    • 提供者：hualiu163

  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. 神经网络原理

  2. 主要内容包括，学习过程，单层感知器，多层感知器，径向基函数网络，支持向量机，委员会机器，主分量分析，主组织映射，信息论模型，植根于统计里学的随机机器和它们的逼近，神经动态规划，使用前馈网络的时序处理，神经动力学，动态驱动的递归网络

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-03-26
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：haiboby

  1. 神经网络原理

  2. 第1章 导言 第2章 学习过程 第3章 单层感知器 第4章 多层感知器 第5章 径向基函数网络 第6章 支持向量机 第7章 委员会机器 第8章 主分量分析 第9章 自组织映射 第10章 信息论模型 第11章 植根于统计力学的随机机器和它们的逼近 第12章 神经动态规划 第13章 使用前馈网络的时序处理 第14章 神经动力学 第15章 动态驱动的递归网络 后记 参考文献 索引

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-05
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：lengwuqin

  1. 递归梯度法神经网络求解线性矩阵方程

  2. 负梯度法神经网络法(即 Hopfield 神经网络或称递归神经网络) 求解线性矩阵方程 Ax = b的模型的推导以及MATLAB仿真验证，包括全部MATLAB代码以及代码分析。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-07-08
    • 文件大小：373760
    • 提供者：tanhao199406

  1. 卷积递归深度学习在3D物体分类上的应用.doc

  2. 3D传感技术的最新进展使人们有可能轻松地拍摄彩色和深度信息并存的图片，以提高物体识别的图像。目前，大多数方法对于这个新的3D方式依赖于非常精心设计的特征。引入一个基于卷积和递归神经网络（CNN和RNN）组合的模型，用于特征学习和RGB-D图像分类。CNN层用于学习低水平的平移不变性的特征，然后作为多个固定树RNN的输入，以组成高阶特征。RNN可以被看作是结合卷积，并汇集到一个高效的、分层的操作。我们的主要结果是，甚至随机权重的RNN也组成强大的特征集。我们的模型在标准RGB-D对象集上获得了较好

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：592896
    • 提供者：weixin_39164435

  1. 卷积神经网络研究综述_周飞燕.pdf

  2. 该文首先概述了卷积神经网络的发展历史,然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构.接着,详细分析了卷积神经网络的结构,包括卷积层、池化层、全连接层,它们发挥着不同的作用.然后,讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络.同时,还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具.此外,该文以图像分类、人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例,对卷积神经网络的应用作了归纳.卷积神经网络与递归神经网络的集成是一个途径.为了给读者以尽可能多的借鉴,该文还设计并试验

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：olivia_ye

  1. 递归模型神经网络

  2. 将卷积神经网络应用于大型图像的计算成本很高，因为计算量与图像像素的数量成线性关系。我们提出了一种新颖的递归神经网络模型，其能够通过自适应地选择区域或位置序列并且仅以高分辨率处理所选区域来从图像或视频中提取信息。与卷积神经网络一样，该模型具有一定程度的内部平移不变性，但其执行的计算量可以独立于输入图像大小进行控制。该模型是不可微分的，可以使用强化学习方法对其进行训练，以学习特定于任务的策略。我们在几个图像分类任务和动态视觉控制问题上对我们的模型进行了评估，在这些任务中，该模型在杂乱图像上的表现明显

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-02
    • 文件大小：706560
    • 提供者：qq_41223974

  1. 一种递归模糊神经网络的广义预测控制方法

  2. 提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然后利用预测控制算法得到相应的预测控制规律。仿真结果表明该方法具有较高的控制精度以及一定的抗干扰能力。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-20
    • 文件大小：222208
    • 提供者：weixin_38557757

  1. 求解二次规划的一个递归新神经网络

  2. 针对一类不等式约束的二次规划问题,分别采用Lagrangian系数获得新模型和构造合适的Lyapunov函数的方法,求得对偶问题,通过代换得到初始问题的最优解,并证明新模型的全局稳定性.结果表明:新模型公式简单直观,计算量少,收敛速度快,且对初始问题有更精确的解,通过计算机仿真实验验证了算法的有效性.该成果对二次规划稳定性的研究和应用提供了理论依据.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-28
    • 文件大小：191488
    • 提供者：weixin_38548434

  1. 基于递归神经网络定子磁链观测器的凸极同步电动机直接转矩控制系统

  2. 针对传统的凸极同步电动机直接转矩控制系统定子磁链观测器存在积分器漂移等问题,提出了一种基于递归神经网络定子磁链观测器的凸极同步电动机直接转矩控制系统的设计方案。该方案将三相电压与三相电流经3S/2S变换后得到的两相电压与电流送到已经训练好的基于递归神经网络的定子磁链观测器中,观测器的输出是定子磁链的α、β分量,即Ψsα、Ψsβ;Ψsα、Ψsβ经矢量分析器处理后得到定子磁链的幅值以及定子磁链的空间位置角,从而可准确得到定子磁链所在的扇区。仿真结果表明,与基于传统的U-I模型的凸级同步电动机直接转矩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-16
    • 文件大小：332800
    • 提供者：weixin_38704857

  1. 用Python的长短期记忆神经网络进行时间序列预测

  2. 长短期记忆递归神经网络具有学习长的观察序列的潜力。 这对于时间序列预测似乎非常不错，并且事实的确可能是这样的。 在本教程中，你将了解，如何对于一个一步单变量时序预测问题开发一个LSTM预测模型。 完成本教程后，您将知道： 如何为预测问题制定性能基准。 如何为一步时间序列预测设计一个强大的测试框架。 如何准备数据，开发和评估用于时间序列预测的LSTM递归神经网络。 1. 洗发水销售额数据集； 2. 测试设置； 3. 持续性模型预测； 4. LSTM数据准备； 5. LSTM模型开发； 6

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：kamo54

  1. 深度学习——循环神经网络

  2. 理解 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列(sequence)数据为输入，在序列的演进方向进行递归(recursion)且所有节点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(recursive neural network)。 递归神经网络(RNN)相对于MLP和CNN的主要优点是，它能够处理序列数据，在传统神经网络或卷积神经网络中，样本(sample)输入与输出是没有“顺序”概念的，可以理解为，如果把输入序列和输出序列重新排布，对整体模型的理论性能不

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：285696
    • 提供者：weixin_38663452

  1. 一种基于忆阻激活函数的递归神经网络及其联想记忆

  2. 递归神经网络是一种非线性动力系统, 被广泛应用在联想记忆. 递归神经网络的激活函数是典型的分段线性函数, 其硬件实现繁琐. 忆阻器是非线性的动态纳米级器件, 将其用于神经网络, 可以实现低功耗、易扩展的忆阻激活函数电路. 本文利用忆阻器磁通量和电荷之间的关系特性, 提出了一种基于忆阻激活函数的递归神经网络, 并将其应用到联想记忆中. 首先, 利用忆阻器设计出二值、三值忆阻激活函数, 为递归神经网络集成电路的实现提供了有效的方法. 其次, 加入矩阵转移函.数, 提出了一种基于忆阻激活函数的递归神经

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-23
    • 文件大小：911360
    • 提供者：weixin_38711778

  1. 统计机器翻译的双语对应递归自动编码器

  2. 学习双语短语的语义表示和树结构对于统计机器翻译是有益的。在本文中，我们提出了一种称为双语对应递归自动编码器（BCorrRAE）的新神经网络模型，以对翻译中的双语短语进行建模。我们将单词对齐方式合并到BCorrRAE中，以使其能够自由访问不同级别的双语约束。 BCorrRAE在递归自动编码器重构错误，结构对齐一致性错误和跨语言重构错误的组合上最大程度地降低了联合目标，从而不仅生成了对齐一致的短语结构，而且还捕获了双语短语中不同级别的语义关系。为了检查BCorrRAE的有效性，我们将基于BCorrR

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：376832
    • 提供者：weixin_38680506

  1. 基于连续递归神经网络外部输入的统一联想记忆模型

  2. 基于连续递归神经网络外部输入的统一联想记忆模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：917504
    • 提供者：weixin_38736652

  1. CNN_vs_RNN_Image_Classification:该程序使用卷积神经网络对图像进行分类-源码

  2. CNN与RNN图像分类 该程序使用卷积神经网络和递归神经网络对来自MNIST手写数字数据集的图像进行分类。 CNN最适合计算机视觉应用，因为可以使用RNN，但并不流行。该项目的目的是证明CNN模型相对于RNN可​​能具有的优势。 设置 需要Python 3.5-3.8才能与所有必需的模块兼容 # Clone this reposititory git clone https://github.com/JohnNooney/CNN_vs_RNN_Image_Classification # Go

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_42133329

  1. 具有不可靠突触的递归神经元网络中的人口比率编码

  2. 神经元通过突触将尖峰传递到突触后神经元。 实验观察表明，神经元之间的通讯不可靠。 然而，大多数建模和计算研究都考虑了确定性突触相互作用模型。 在本文中，我们研究了由兴奋性和抑制性神经元与不可靠的突触组成的全耦合耦合递归神经元网络中的人口比率编码。 我们使用随机的开关过程来模拟不可靠的突触传递。 我们发现，在噪声较弱的情况下，具有合适的成功传输概率的突触可以增强编码性能。 而在强噪声的情况下，突触相互作用会降低编码性能。 我们还表明，几个重要的突触参数，如兴奋性突触强度，抑制性和兴奋性突触的相对强

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38520192

  1. weather_prediction:使用递归神经网络进行温度预测建模-源码

  2. :sun_behind_cloud: 天气预报模型 概述 在该存储库中，我开发了用于温度预测的递归神经网络。 存储库的主要文件是： ：包含用于数据预处理和模型训练的核心类。 ：用于训练和评估模型的Jupyter笔记本。 作者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42173218
« 12 3 4 5 6 7 8 9 10 »