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神经网络论文中的函数逼近matlab源码
函数逼近(Function Approximation )是函数论中的一个重要组成部分,其在数值计算中的作用是十分重要的。运用神经网络进行函数逼近,为函数逼近的发展提供了一条新的思路。 用神经网络作函数的逼近有许多优点: 首先,它提供了一个标准的逼近结构及逼近工具,这个工具可以随着隐层个数改变来达到任意精度; 其次,有标准的学习算法用以确定逼近函数的参数,并且这一过程是拟人的,即很好地模拟了人的学习过程;最后,能处理的数据对象十分广泛:适用于大规模的,高度非线性的,不完备的数据处理。 本文以几
所属分类:
其它
发布日期:2012-11-08
文件大小:7168
提供者:
checkpaper
VC++数字图像模式识别技术及工程实践
目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主
所属分类:
C++
发布日期:2013-05-16
文件大小:14680064
提供者:
a121649982
Visual C++数字图像模式识别技术及工程实践工程源代码
第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤
所属分类:
C++
发布日期:2013-05-17
文件大小:14680064
提供者:
a121649982
极限学习机
众所周知,神经网络具有良好的系统辨识能力,但BP、SVM等传统神经网络 存在许多缺陷,如易收敛到局部最小点、收敛速度慢甚至不能收敛、过拟合问题、 最优的网络隐层节点数不能确定等。此外,目前人工神经网络仅仅能够逼近连续 系统,而对于非线性混合系统则无法逼近。针对上述问题,本文围绕近年来发展 起来的极限学习理论展开研究,重点研究基于极限学习理论的连续系统和混合系 统辨识新理论与新方法。
所属分类:
教育
发布日期:2014-02-22
文件大小:6291456
提供者:
yuying40000
遗传算法与BP神经网络
本文研究用遗传算法优化BP神经网络,既可以用遗传算法优化神经网络的连接权值,又可以优化神经网络的拓扑结构,还可以用遗传算法同时优化BP神经网络的权值、阈值和网路拓扑结构。传统BP神经网络的权值通过梯度下降来求最佳值,易陷入局部最优。而BP神经网络的拓扑结构,从原理上,只要有足够多的隐层和隐节点,即可实现复杂的映射关系,但是如何根据特定的问题来具体确定网络的结构尚无很好的方法,仍需要凭借经验和试凑。由于遗传算法具有优化对象模型无关性、鲁棒性强、随机性、全局性以及适用并行处理等优点,能够快速优化网
所属分类:
讲义
发布日期:2014-06-13
文件大小:333824
提供者:
huohuihui
神经网络中隐层数和隐层节点数问题的讨论
在BP 网络中,隐层节点数的选择非常重要,它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大,而且是训练时出现“过拟合”的直接原因,但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。 目前多数文献中提出的确定隐层节点数的计算公式都是针对训练样本任意多的情况,而且多数是针对最不利的情况,一般工程实践中很难满足,不宜采用。事实上,各种计算公式得到的隐层节点数有时相差几倍甚至上百倍。为尽可能避免训练时出现“过拟合”现象,保证足够高的网络性能和泛化能力,确定隐层节点数的最基本原则是:在满足精度要求的前提下取尽可能
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2018-12-12
文件大小:112640
提供者:
themingyi
Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf
Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要:煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证我国经济的健康发展,煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析,通过实际数据检验和实证分析,预测了未来五年的煤炭需求量。
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:431104
提供者:
weixin_39841365
Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf
Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的电动小巴需求预测.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要:煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证我国经济的健康发展,煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析,通过实际数据检验和实证分析,预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词:前
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:300032
提供者:
weixin_39841848
Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究.pdf
Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究.pdf 一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型 摘要:煤炭是中国的基础能源,支撑着国民经济的商邃发展。在未来的一段时期,煤炭的基础能源地位不会改变。要合理利用煤炭资源,保证我国经济的健康发展,煤炭错求的预测必不可少。近年来煤炭需求的预测存在一定的不足,精度较低。本文基于Matlab技术的双隐层BP神经网络对煤炭需求进行模拟分析,通过实际数据检验和实证分析,预测了未来五年的煤炭需求量。 关键词
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-13
文件大小:875520
提供者:
weixin_39841856
基于BP神经网络模型的国家脆弱性问题的求解
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
所属分类:
其它
发布日期:2019-03-15
文件大小:1048576
提供者:
zrg_hzr_1
BP神经网络隐层确定方法
自己在做大作业过程中找了一些关于神经网络隐层节点数选择相关的论文,提供给大家作为参考。隐层节点数目前好像也没有比较格式化的选择方法,因此论文也仅供参考,不喜勿喷
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-06-23
文件大小:2097152
提供者:
weixin_43713197