【總結(jié)】學(xué)士學(xué)位畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)學(xué)生姓名:楊赫指導(dǎo)教師:劉坤所在學(xué)院:信息技術(shù)學(xué)院專業(yè):電氣工程及其自動(dòng)化中國(guó)183。大慶2012年5月黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論
2025-07-27 09:21
【總結(jié)】基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用目錄1緒論 1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景和意義 1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀 2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容和目前存在的問(wèn)題 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 42神經(jīng)
2025-06-27 18:42
【總結(jié)】31一個(gè)說(shuō)明性實(shí)例32蘋果/香蕉分類器分類器傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33標(biāo)準(zhǔn)向量模式pshapetextureweight=p2111–=標(biāo)準(zhǔn)香蕉模式標(biāo)準(zhǔn)蘋果模式形狀:{1:圓形;-1:非圓形}質(zhì)地
2025-05-26 18:04
【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?生物神經(jīng)元?人工神經(jīng)元模型?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)生理學(xué)和神經(jīng)解剖學(xué)的研究結(jié)果表明,神經(jīng)元(Neuron)是腦組織的基本單元,是人腦信息處理系統(tǒng)的最小單元。?生物神經(jīng)元?生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)1、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物學(xué)基礎(chǔ)生物神經(jīng)元在結(jié)構(gòu)上由:細(xì)胞體(Cellbody)、
2025-01-04 14:41
【總結(jié)】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法——原理及應(yīng)用張倩倩、孫晶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介?應(yīng)用實(shí)例——長(zhǎng)江三角洲地區(qū)城市體系的職能分類?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是一個(gè)具有高度非線性的超大規(guī)模連續(xù)時(shí)間動(dòng)力系統(tǒng),是由大量的處理單元(神經(jīng)元)廣泛互連而形成的網(wǎng)絡(luò)。是人
2025-01-05 22:58
【總結(jié)】第五章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器感知器算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器感知器算法一、引言模式識(shí)別與人工智能是研究如何利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)人腦的一些功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的發(fā)展:?1943年,提出形式神經(jīng)元的數(shù)學(xué)模型,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的開(kāi)端。?1949年,提出神經(jīng)元的學(xué)習(xí)準(zhǔn)則,為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法奠定了基礎(chǔ)。?50年代,研究類似
2025-05-26 18:03
【總結(jié)】學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好助手,可以仿照其中的代碼,只需修改個(gè)別參數(shù)便可以輕易實(shí)現(xiàn)自己需要完成的任務(wù)。p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%原始數(shù)據(jù)歸一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},
2025-06-29 08:32
【總結(jié)】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)報(bào)告主要內(nèi)容?電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報(bào)的問(wèn)題描述?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理概述?仿真實(shí)驗(yàn)問(wèn)題描述?近幾年,我國(guó)南方一直處于“電荒”的被動(dòng)情況,為了更好地利用電能,必須做好電力負(fù)荷的短期預(yù)報(bào)工作。負(fù)荷預(yù)報(bào)的誤差將導(dǎo)致運(yùn)行和生產(chǎn)費(fèi)用的劇增,因此,精確的預(yù)報(bào)就成了電力工作者和其他科技人員致力解決的問(wèn)題
2025-01-06 02:24
【總結(jié)】沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文I摘要空氣質(zhì)量指數(shù)的大小可以用來(lái)反應(yīng)空氣質(zhì)量的好壞,而空氣質(zhì)量指數(shù)主要受,PM10,一氧化碳,二氧化氮及二氧化硫等多種污染物的濃度影響,使得空氣質(zhì)量指數(shù)問(wèn)題具有很大的不確定性和一定的復(fù)雜性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種描述和刻畫非線性的強(qiáng)有力工具,具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力等特點(diǎn),特別適合于對(duì)具有多
2024-12-06 02:49
【總結(jié)】基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用目錄1緒論 1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景和意義 1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀 2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究?jī)?nèi)容和目前存在的問(wèn)題 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 42神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及BP神經(jīng)網(wǎng)
2025-06-22 03:11
【總結(jié)】I基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷摘要電路的故障診斷和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)今學(xué)術(shù)界的兩大熱點(diǎn)問(wèn)題。本文主要是以模擬電路的故障診斷為例進(jìn)行研究。目的在于將模擬電路故障診斷與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的最新成果相結(jié)合,探索解決模擬電路故障診斷的一條新的途徑。在簡(jiǎn)要介紹標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的基礎(chǔ)上,詳細(xì)說(shuō)明了基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模擬電路故障診斷方法
2024-12-04 09:30
【總結(jié)】有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合—汽油辛烷值預(yù)測(cè)基礎(chǔ)理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則又稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法,用來(lái)計(jì)算更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。學(xué)習(xí)規(guī)則有兩大類別:有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)。在有導(dǎo)師學(xué)習(xí)中,需要為學(xué)習(xí)規(guī)則提供一系列正確的網(wǎng)絡(luò)輸入/輸出對(duì)(即訓(xùn)練樣本),當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí),將網(wǎng)絡(luò)輸出與相對(duì)應(yīng)的期望值進(jìn)行比較,然后應(yīng)用
2025-05-26 12:08
【總結(jié)】本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)題目:姓名:學(xué)號(hào):學(xué)院:
2025-06-20 12:28
【總結(jié)】第四章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論BeijingUniversityofPostsandTelemunications.2人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)元是對(duì)人或其它生物的神經(jīng)元細(xì)胞的若干基本特性的抽象和模擬。?生物神經(jīng)元模型生物神經(jīng)元主要由細(xì)胞體、樹(shù)突和軸突組成,樹(shù)突和軸突負(fù)責(zé)傳入和傳出信息,興奮性的沖動(dòng)沿樹(shù)突抵達(dá)細(xì)胞體,在細(xì)胞膜上累積形成興奮性電位
【總結(jié)】有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類—鳶尾花種類識(shí)別1.GRNN的結(jié)構(gòu)GRNN由輸入層、隱含層和輸出層組成。輸入層:將樣本送入隱含層,不參與運(yùn)算;隱含層:神經(jīng)元個(gè)數(shù)等于訓(xùn)練集樣本數(shù),權(quán)值為歐式距離;傳遞函數(shù)為徑向基函數(shù);輸出層:線性輸出層,其權(quán)函數(shù)為規(guī)范化點(diǎn)積權(quán)函數(shù)。GRNN