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  1. 研究生神经网络课程设计

  2. RBF神经网络隐含层节点数的确定一直以来是该网络设计成败的关键所在，本文采用K-means自组织聚类方法为隐含层节点的径向基函数确定合适的数据中心，先给出一个初始值,再慢慢调整,通过实验数据来确定最佳隐含层节点数。结果表明，如果隐含层设计得当，RBF网络可以很好地解决函数接近问题。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：pondzhang

  1. Linux C编程一站式学习

  2. 目录 历史 前言 I. C语言入门 1. 程序的基本概念 1. 程序和编程语言 2. 自然语言和形式语言 3. 程序的调试 4. 第一个程序 2. 常量、变量和表达式 1. 继续Hello World 2. 常量 3. 变量 4. 赋值 5. 表达式 6. 字符类型与字符编码 3. 简单函数 1. 数学函数 2. 自定义函数 3. 形参和实参 4. 全局变量、局部变量和作用域 4. 分支语句 1. if语句 2. if/else语句 3. 布尔代数 4. switch语句 5. 深入理解函数

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-03-06
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：zhbssn

  1. Linux C编程一站式学习

  2. 历史 前言 I. C语言入门 1. 程序的基本概念 1. 程序和编程语言 2. 自然语言和形式语言 3. 程序的调试 4. 第一个程序 2. 常量、变量和表达式 1. 继续Hello World 2. 常量 3. 变量 4. 赋值 5. 表达式 6. 字符类型与字符编码 3. 简单函数 1. 数学函数 2. 自定义函数 3. 形参和实参 4. 全局变量、局部变量和作用域 4. 分支语句 1. if语句 2. if/else语句 3. 布尔代数 4. switch语句 5. 深入理解函数 1.

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-09-05
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：sundq12

  1. Linux C 编程一站式

  2. 历史 前言 I. C语言入门 1. 程序的基本概念 1. 程序和编程语言 2. 自然语言和形式语言 3. 程序的调试 4. 第一个程序 2. 常量、变量和表达式 1. 继续Hello World 2. 常量 3. 变量 4. 赋值 5. 表达式 6. 字符类型与字符编码 3. 简单函数 1. 数学函数 2. 自定义函数 3. 形参和实参 4. 全局变量、局部变量和作用域 4. 分支语句 1. if语句 2. if/else语句 3. 布尔代数 4. switch语句 5. 深入理解函数 1.

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-01-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kxiaohuaidan

  1. Linux C编程一站式学习

  2. Linux C编程一站式学习 宋劲杉 北京亚嵌教育研究中心 版权 © 2008, 2009 宋劲杉, 北京亚嵌教育研究中心 Permission is granted to copy, distribute and/or modify this document under the terms of the GNU Free Documentation License, Version 1.3 or any later version published by the Free Softwa

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-02-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：sxjvip

  1. Linux_C编程一站式学习

  2. Linux_C编程一站式学习word版本 目录 历史 前言 I. C语言入门 1. 程序的基本概念 1. 程序和编程语言 2. 自然语言和形式语言 3. 程序的调试 4. 第一个程序 2. 常量、变量和表达式 1. 继续Hello World 2. 常量 3. 变量 4. 赋值 5. 表达式 6. 字符类型与字符编码 3. 简单函数 1. 数学函数 2. 自定义函数 3. 形参和实参 4. 全局变量、局部变量和作用域 4. 分支语句 1. if语句 2. if/else语句 3. 布尔代数 4

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-02-22
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：yuhuan_1990

  1. 神经网络隐含层节点数计算软件

  2. 将.m文件和.fig文件放在同一路径下，点击运行，填写好输入输出节点数就可以计算出隐含层节点数。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-02-04
    • 文件大小：5120
    • 提供者：tian_you_

  1. computeelm

  2. ELM的简单算法，没有训练集和测试集，在命令窗口可直接定义。如： x=1:15;y=sin(x);computeelm( x,y,10,11, params );L为隐含层节点数，N为训练的节点数.

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-01-07
    • 文件大小：578
    • 提供者：qq_41592685

  1. 主成分极限学习机.rar

  2. 极限学习机的输入权重是随机生成的，这个因此每次的结果不一致。因此采用主成分分析，将原始数据降到N维（所设的隐含层节点数）。将得到的pca降维变换矩阵作为极限学习机的输入权重，效果更佳稳定

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-09-26
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：qq_41043389

  1. 液压支架疲劳寿命近似估算

  2. 针对常规的液压支架寿命近似分析方法需对危险点进行循环加载和获取,导致计算机负载增加的问题,提出了一种基于遗传算法与BP神经网络的寿命估算模型。利用遗传算法的全局搜索性优化BP神经网络,使其不易陷入局部最小点;利用优化后的BP神经网络建立危险点结构参量到疲劳寿命的网络映射模型。针对样本容量和隐含层节点数进行了测试,测试结果表明,样本容量为40、隐含层节点数为7时,模型估算精度较高;液压支架平均寿命估算值为36 456次,与理论值的最大相对误差为5.27%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：202752
    • 提供者：weixin_38617604

  1. BP神经网络模型在煤尘润湿性研究中的应用

  2. 针对煤尘固体表面接触角测定过程繁琐和煤尘润湿等级划分不合理的问题,以煤质化学组成及其结构参数共13个影响因子为输入参数,采用两层双曲正切S形函数为激励函数,构建有关煤尘接触角估算及润湿性分级的3层BP神经网络.结果表明,隐含层节点数为10时,估算结果相对误差为0.19%~13.99%,平均相对误差为5.18%,煤尘润湿接触角估算结果与实测结果相关性系数为R2=0.933,煤尘润湿分级正确率达91.67%.BP神经网络模型的接触角估算结果和润湿性分级结果可用于指导煤矿井选择降尘措施.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38699352

  1. 粗糙集-改进神经网络落煤瓦斯涌出量预测

  2. 为对井下落煤瓦斯涌出量进行预测,采用粗糙集与改进神经网络相结合的方法,在样本数据的筛选上吸取粗糙集数据约简的优点,使选择的数据样本简洁且更具代表性;充分利用BP神经网络的非线性拟合能力,将遗传算法与其相结合,避免BP网络陷入局部最优.利用编写的程序确定隐含层节点数,相比以往经验公式取值更具优势.最后在任家庄煤矿成功应用.研究结果表明:利用粗糙集与改进神经网络相结合模型进行预测,结果准确可靠,克服了以往BP模型的不足.该模型对井下落煤瓦斯涌出量预测具有一定参考价值.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：280576
    • 提供者：weixin_38626984

  1. texture-classification-based-on-BPNN-and-dictionary-master.zip

  2. 基于分词与BP网络的文本分类 首先下载整个文件，BP文本分类-语义特征提取.rar主要存放了相关的数据集 代码主要包括： 1.特征提取 首先对文本信息进行分词处理，采用基于字符串匹配的方法： 依次截取一到多个词，并与字典库进行匹配。如二狗，如果匹配到字典中有这个词，则将其分为一个词；发现字典中没有与之匹配的，则说明这个不是一个词语，进行顺序操作， 2.得到分词后的文本之后，就是转换成数字编码，因此电脑没办法识别汉字。这一部分叫特征表示，即用数字的方式表示中文文本，采用的方法是基于词带模型

  3. 所属分类：机器学习

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

  1. BP网络隐含层结构对径流预报的影响分析

  2. BP网络隐含层结构对径流预报的影响分析，尹君，，本文研究径流的成因后，为更好预报径流，对使用神经网络进行径流预报的隐含层结构提出了要求：使靠近输出层的隐含层节点数为2，�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-01
    • 文件大小：217088
    • 提供者：weixin_38692928

  1. 基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解

  2. 随着人类社会的进步和发展，环境对一个国家的影响不容小觑，其中气候变化对人类生活方式产生深远意义和影响，进而改变国家的脆弱性，本文基于人工智能理论构建了一个国家脆弱性评价模型并利用相关系数法讨论气候变化如何影响区域的不稳定性，发现气候变化对区域稳定性有着举足轻重的作用。问题重述 1.1问题背景 候变化通过对区域稳定性产生影响,进而改变国家的脆弱性,当它与薄弱的政府 治理和社会分裂相结合时,可以引发一系列的暴力恶性事件,通常沿着潜在的民族和政 治分歧发展。早在20世纪90年代,这一概念就已经为一些主

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-03-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zrg_hzr_1

  1. 参数优化GA-ELM模型在露天煤矿抛掷爆破的预测

  2. 为有效指导露天煤矿制定正确生产计划,提高露天煤矿抛掷爆破预测的准确率,在分析露天煤矿抛掷爆破影响因素的基础上,通过"试错法"确定模型最优隐含层节点参数,进而提出一种参数优化后遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)相结合的抛掷爆破预测模型。选取网络的输入输出相关参数,针对现有ELM输入权值矩阵和隐含层偏差,采用遗传算法对其进行优化选择;利用某露天煤矿抛掷爆破监测数据对该模型进行实例分析,并将RBF,BP,SVM,GA-BP模型预测结果与该模型进行对比分析;并引入Weibull模型,通过预测控制参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-03
    • 文件大小：898048
    • 提供者：weixin_38750761

  1. 神经网络系统预测采面来压研究

  2. 通过人工神经网络方法,将影响工作面来压的主要因素作为输入层,构建BP神经网络模型,应用黄金分割算法确定最优隐含层节点数,得到最优模型,并对工作面支架平均来压阻力、平均非来压阻力、平均来压步距进行预测,分析可知预测误差在±10%,且符合正态分布,可通过多种方法提高预测精度,控制在±5%,取得了较好的预测结果精度,对于指导工作面的安全生产具有重要意义。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-10
    • 文件大小：220160
    • 提供者：weixin_38616809

  1. 基于聚类算法人脸识别方法的研究

  2. 本文研究了基于聚类算法的人脸识别方法。根据人脸图像划分子图像的数目和所选定的训练或测试人脸图像的类别数的情况，确定RBF神经网络的输入层、输出层的节点数;根据RBF神经网络的训练识别效果，通过调整中间隐含层节点数、核函数及其中心点和宽度，通过基于聚类算法的人脸识别仿真实验，具体量化了中间隐含层节点数与子图像的对应关系、每幅子图像中奇异值向量的保留个数、聚类因数的选取等各项参数，为进一步根据各个子图像权值的合理分配，提高人脸识别的识别精度和良好的识别速度提供了有效的参数支持。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-24
    • 文件大小：178176
    • 提供者：weixin_38601215

  1. 径向基神经网络结合近红外光谱技术分析安络小皮伞发酵组分的研究

  2. 采用径向基神经网络(RBFNN)结合近红外光谱(NIRS)技术建立一种分析安络小皮伞发酵菌丝体中甘露醇、多糖和腺苷三种组分的定量分析模型。收集164个安络小皮伞液体发酵菌丝体样本的近红外光谱数据，采用常规方法分别测定样本中甘露醇、多糖和腺苷的含量。在应用蒙特卡罗偏最小二乘法（MCPLS）识别异常样本、确定校正集样本数量的基础上，以逼近度（Da）为评价指标，采用可移动窗口径向基神经网络(MWRBFNN)筛选特征波长变量，筛选最佳光谱预处理方法、隐含层节点数(NH)等模型参数。建立甘露醇、多糖和腺苷

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38621565

  1. 深度学习自编码的Java实现

  2. 深度学习自编码器即Java实现 ​ 自编码（Auto-Encode）是一种无监督学习，不给定标签向量，它可以借助神经网络来实现，将神经网络的输入和输出进行对比来不断地重构误差，修正神经网络中各层节点的权值和偏量，使得网络的输出不断地逼近输入，理想状态下可以使得输出等于输入，而神经网络隐含层中的某一层（例如隐含层最中间的那一层）的输出值可以作为已编码数据进行使用。 ​ 自编码器的训练过程是一种对原数据特征的提取，通过不断地训练数据从而得到蕴含原数据主要特征的目标数据，目标数据在维度上是低于原数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：67584
    • 提供者：weixin_38716872
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