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  1. 基于SVM 与遗传算法的非线性模式识别

  2. 】设计了一种支持向量机的模型结构，以遗传算法进行该模型参数的组合优化建模，并将其用于非线性 模式识别，该方法不仅对线性问题有效，对非线性问题同样适用有效；该法简洁易行，优于多段线性分类器设 计方法与BP误差回传网络算法，通过实例验证其识别效率达10o％ 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-11-11
    • 文件大小：226304
    • 提供者：sbfj_88999

  1. BP人工神经网络在指纹识别中的应用

  2. BP神经网络在非线性函数逼近方面有优良特性。通过一系列图像处理技术，可以利用BP神经网络对指纹的识别。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：38912
    • 提供者：smart_sun

  1. 基于BP人工神经网络的图像识别

  2. BP神经网络在非线性函数逼近方面有优良特性。通过一系列图像处理技术，可以利用BP神经网络对图像的识别。实践证明,采用BP神经网络，可以快速有效的对图像进行识别，具有较高的使用价值。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-12-31
    • 文件大小：68608
    • 提供者：smart_sun

  1. BP网络智能PID控制算法在交流调速系统中的应用

  2. ：针对交流异步电动机存在的非线性、多变量、强耦合及模型结构不确定的特点，设计以西 门子s7—300 PLC为控制单元、以研华IPC～610工业控制计算机为监视操作单元的基于PROFI— BUS—DP的交流调速控制系统。通过对被控对象特性的分析，将神经网络技术与PID控制结合， 研制了基于BP网络的PID控制算法，并用PLC语言给予实现。该算法既有神经网络控制良好的 动态特性又保持了PID控制的高速稳定性。实际应用结果表明：系统调速特性好，控制精度高，具 有一定的推广价值。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-02-24
    • 文件大小：237568
    • 提供者：malili2006abcd

  1. BP神经网络模型与学习算法

  2. 　在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。 　　BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-14
    • 文件大小：872448
    • 提供者：lhfzhong2008

  1. 基于bp人工神经网络的北京城市人口预测_论文

  2. ：人口系统是一个非常复杂的非线性系统, 对人口数量的准确预测能为应急避险规划 等提供重要 依据。通过建立一维时间序列的BP人工神经网络模型，根据1980-2005 年的人 口统计数据，借助MATLAB 5.3软件进行了北京城近郊区的户籍人口数量预测。检验结果显 示 2003、2004和2005年预测值与实际样本的差值在6～7万人之间，其与实际样本的比值约 为1%，预测精度完全符合要求。最终预测得到2006、2007、2008、2009、2010年的人口分 别为703.2、708.5、720.9

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-07-30
    • 文件大小：437248
    • 提供者：hualiu163

  1. 支持向量机MATLAB非线性回归

  2. 支持向量机非线性回归通用MATLAB源码 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-09-30
    • 文件大小：8192
    • 提供者：zhangy21cn

  1. BP神经网络拟合非线性函数

  2. MATLAB中用BP神经网络拟合函数f = exp(-1.9*(u+ 0.5))*sin(10*u)

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-26
    • 文件大小：1024
    • 提供者：jietouxiaohu

  1. BP人工神经网训练 这种误差逆的传播修正不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。

  2. 用BP神经网络对一个简单的非线性神经元进行训练,这种误差逆的传播修正不断进行，网络对输入模式响应的正确率也不断上升。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-23
    • 文件大小：331
    • 提供者：andy058042

  1. BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合

  2. BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合，更好的学习应用BP网络对非线性函数进行拟合……

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-04
    • 文件大小：48128
    • 提供者：ljqhmx

  1. (采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络

  2. (采用BP神经网络完成非线性函数的逼近)神经网络

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-08-18
    • 文件大小：461824
    • 提供者：shiningxiaonan

  1. BP神经网络作业

  2. BP网络的MATLAB实现，对非线性函数逼近

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-11-10
    • 文件大小：201728
    • 提供者：nuaazdh

  1. BP网络在系统辨识中的应用

  2. 本程序为BP网络在系统辨识中的应用，matlab程序，以二维非线性函数为样本，利用BP神经网络模型向建模中的并联辨识结构，对此系统进行辨识！！！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-12-04
    • 文件大小：3072
    • 提供者：rain19890923

  1. BP神经网络解决异或问题

  2. BP神经网络解决异或问题，通过该神经网络可以很容易理解非线性神经网络算法的精髓

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-16
    • 文件大小：87040
    • 提供者：yangyun889221

  1. BP神经网络算法源码

  2. 任意选定一组自由权，通过对传递函数建立线性方程组，解得待求权。在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组，不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出，简化了运算步骤。没有采用误差反馈原理，因此用此法训练出来的神经网络结果与传统算法是等效的。其基本思想是：由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组，运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值，而未采用传统ＢＰ网络的非线性函数误差反馈寻优的思想。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-12-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：tangze1987

  1. BP神经网络逼近非线性函数

  2. 有关于人工神经网络的介绍和用Matlab实现BP神经网络逼近非线性函数的代码

  3. 所属分类：IT管理

    • 发布日期：2012-02-27
    • 文件大小：520192
    • 提供者：cxiaolinxiaozi

  1. BP非线性建模

  2. BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合然后还有代码和代码注释非常详细

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-12-18
    • 文件大小：48128
    • 提供者：sunyu205

  1. BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合

  2. 完整的BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合代码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-09-02
    • 文件大小：48128
    • 提供者：wendya

  1. 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合

  2. 是关于神经网络的非线性函数拟合的，用遗传算法进行优化，非常适合学习！

  3. 所属分类：3G/移动开发

    • 发布日期：2016-02-27
    • 文件大小：54272
    • 提供者：wisdom_long

  1. BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合的MATLAB代码

  2. BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合的matlab代码，可以直接运行！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-06-13
    • 文件大小：48128
    • 提供者：pengheartoh
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