【總結】學習神經網絡的好助手,可以仿照其中的代碼,只需修改個別參數便可以輕易實現自己需要完成的任務。p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%原始數據歸一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},
2025-06-29 08:32
【總結】基于BP神經網絡的電力系統(tǒng)負荷預報報告主要內容?電力系統(tǒng)負荷預報的問題描述?BP神經網絡原理概述?仿真實驗問題描述?近幾年,我國南方一直處于“電荒”的被動情況,為了更好地利用電能,必須做好電力負荷的短期預報工作。負荷預報的誤差將導致運行和生產費用的劇增,因此,精確的預報就成了電力工作者和其他科技人員致力解決的問題
2025-01-06 02:24
【總結】沈陽理工大學學士學位論文I摘要空氣質量指數的大小可以用來反應空氣質量的好壞,而空氣質量指數主要受,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,使得空氣質量指數問題具有很大的不確定性和一定的復雜性。神經網絡作為一種描述和刻畫非線性的強有力工具,具有較強的自學習、自組織、自適應能力等特點,特別適合于對具有多
2024-12-06 02:49
【總結】基于MATLAB的BP神經網絡應用目錄1緒論 1人工神經網絡的研究背景和意義 1神經網絡的發(fā)展與研究現狀 2神經網絡的研究內容和目前存在的問題 3神經網絡的應用 42神經網絡結構及BP神經網
2025-06-22 03:11
【總結】I基于神經網絡的電路故障診斷摘要電路的故障診斷和神經網絡是當今學術界的兩大熱點問題。本文主要是以模擬電路的故障診斷為例進行研究。目的在于將模擬電路故障診斷與神經網絡方面的最新成果相結合,探索解決模擬電路故障診斷的一條新的途徑。在簡要介紹標準BP神經網絡基本原理的基礎上,詳細說明了基于改進BP神經網絡算法的模擬電路故障診斷方法
2024-12-04 09:30
【總結】有導師學習神經網絡的回歸擬合—汽油辛烷值預測基礎理論神經網絡的學習規(guī)則又稱神經網絡的訓練算法,用來計算更新神經網絡的權值和閾值。學習規(guī)則有兩大類別:有導師學習和無導師學習。在有導師學習中,需要為學習規(guī)則提供一系列正確的網絡輸入/輸出對(即訓練樣本),當網絡輸入時,將網絡輸出與相對應的期望值進行比較,然后應用
2025-05-26 12:08
【總結】本科生畢業(yè)設計(論文)題目:姓名:學號:學院:
2025-06-20 12:28
【總結】第四章神經網絡基本理論BeijingUniversityofPostsandTelemunications.2人工神經元模型人工神經元是對人或其它生物的神經元細胞的若干基本特性的抽象和模擬。?生物神經元模型生物神經元主要由細胞體、樹突和軸突組成,樹突和軸突負責傳入和傳出信息,興奮性的沖動沿樹突抵達細胞體,在細胞膜上累積形成興奮性電位
2025-05-26 18:04
【總結】有導師學習神經網絡的分類—鳶尾花種類識別1.GRNN的結構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,不參與運算;隱含層:神經元個數等于訓練集樣本數,權值為歐式距離;傳遞函數為徑向基函數;輸出層:線性輸出層,其權函數為規(guī)范化點積權函數。GRNN
【總結】第四章自組織神經網絡自組織神經網絡的典型結構第四章自組織神經網絡競爭層輸入層第四章自組織神經網絡自組織學習(self-anizedlearning):通過自動尋找樣本中的內在規(guī)律和本質屬性,自組織、自適應地改變網絡參數與結構。自組織網絡的
2025-01-04 16:23
【總結】第十一章第十一章小腦模型(小腦模型(CMAC))神經網絡神經網絡北京科技大學北京科技大學160。信息工程學院信息工程學院付冬梅付冬梅160。160。62334967第十一章第十一章小腦模型(小腦模型(CMAC))神經網絡神經網絡CMAC網絡的基本思想與結構模型CMAC網絡的工作原理C
2025-01-09 08:50
【總結】第十一章人工神經網絡建模(ArtificialNeuronNets)?一、引例?1981年生物學家格若根(W.Grogan)和維什(W.Wirth)發(fā)現了兩類蚊子(或飛蠓midges).他們測量了這兩類蚊子每個個體的翼長和觸角長,數據如下:?翼長觸角長類別?
2025-01-04 04:52
【總結】青青衣衣BP神經網絡在模式識別中的應用青青衣衣BP神經網絡在數字識別中的應用?數字字符識別技術在大規(guī)模數據統(tǒng)計,郵件分揀,汽車牌照、支票、財務、稅務、金融等有關數字編號的識別方面得到廣泛應用,因此成為多年來研究的一個熱點。?BP神經網絡具有良好的容錯能力、強大的分類能力、自適應和自學習等特點,備受人們的重視,在字符識別領域得到了廣泛的應用。
2025-02-08 21:15
【總結】智能控制論文BP神經網絡的簡要介紹學院:電氣工程學院專業(yè)班級:xxx姓名:xxx學號:xxx
2025-01-08 08:32
【總結】基于BP神經網絡的自校正PID控制研究摘要:基于反向傳播BP算法的神經網絡具有很強的學習能力,適應能力.本文詳細敘述了BP算法的原理,并將改進的BP神經網絡應用在傳統(tǒng)的PID控制中,克服了PID控制在參數的調整過程中對于系統(tǒng)模型過分依賴的缺點.利用MATLAB仿真的結果表明基于BP神經網絡的自校正控制能夠使傳
2024-11-05 23:02