【摘要】西安**大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)I摘要企業(yè)評(píng)價(jià)是檢驗(yàn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效果、校正發(fā)展方向的重要手段,對(duì)企業(yè)的成敗具有決定意義。如何用定量的方法準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)企業(yè)是人們一直在研究的問(wèn)題,對(duì)企業(yè)的正確評(píng)價(jià)可以指導(dǎo)我們的投資決策。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種可用于模式分類(lèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),本文將利用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)企業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià),將企業(yè)分為“好
2025-08-23 16:43
【摘要】第七講基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的智能控制提要Outline?生物神經(jīng)元和神經(jīng)系統(tǒng)?人工神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)分類(lèi)?BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的公開(kāi)問(wèn)題生物神經(jīng)元和神經(jīng)系統(tǒng)?生物神經(jīng)元的結(jié)構(gòu):一個(gè)神經(jīng)元由樹(shù)突、軸突和細(xì)胞體三部分組成。樹(shù)突:是神經(jīng)元的輸入部分,它接受來(lái)自其它神
2025-01-06 05:21
【摘要】基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的智能控制神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn):1)非線(xiàn)性2)分布處理3)學(xué)習(xí)并行和自適應(yīng)4)數(shù)據(jù)融合5)適用于多變量系統(tǒng)6)便于硬件實(shí)現(xiàn)●神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)化模型??????????niiitxwfty1)()(?yx1x2xnw1w2
【摘要】摘要在信息化的社會(huì)里,圖像在信息傳播中所起的作用越來(lái)越大,而數(shù)字圖像在獲取與傳播中,可能會(huì)受到脈沖噪聲的污染。所以,消除產(chǎn)生的噪聲,保證圖像受污染度最小,成了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域里的重要部分。本文主要針對(duì)數(shù)字圖像的脈沖噪聲污染問(wèn)題,采用一種窗口自適應(yīng)開(kāi)關(guān)中值濾波方法消除噪聲。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)分類(lèi)為信號(hào)點(diǎn)或噪聲點(diǎn),再采用改進(jìn)的中值濾波器對(duì)檢測(cè)后的圖像進(jìn)行濾波處理,根據(jù)
2025-06-19 15:42
【摘要】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 18:16
【摘要】——蚊子分類(lèi)問(wèn)題?正向傳播:?輸入樣本---輸入層---各隱層---輸出層?判斷是否轉(zhuǎn)入反向傳播階段:?若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出(教師信號(hào))不符?誤差反傳?誤差以某種形式在各層表示----修正各層單元的權(quán)值?網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度或達(dá)到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止一、BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)
2025-05-25 22:33
【摘要】智能中國(guó)網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Rumelhart,McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向后傳BP(BackPropagation)學(xué)習(xí)算法?BP算法基本原理?利用輸出后的誤差來(lái)估計(jì)輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差,再用這個(gè)誤差估計(jì)更前一層的誤差,如此一層一層的反
【摘要】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN(artificialneuralwork)是20世紀(jì)80年代才日益受到人們重視的一種新的人工智能計(jì)算方法。由于它模擬了人腦的思維模式,即具有一定的智能,且的確能解決許多用傳統(tǒng)方法不能或難于解決的復(fù)雜問(wèn)題,使之更加精確化,如更精確的分類(lèi)、非線(xiàn)性規(guī)劃的求解、著名的“旅行員推銷(xiāo)問(wèn)題”的解決等(注:在近年來(lái)的實(shí)際應(yīng)用
【摘要】1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用11月16日2第六章BP網(wǎng)絡(luò)3BP網(wǎng)基本概念?目前實(shí)際應(yīng)用中最常用?采用(BackPropagation-BP)學(xué)習(xí)算法?多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?隱藏層神經(jīng)元傳遞函數(shù)為S型函數(shù)?可以解決非線(xiàn)性問(wèn)題?用于函數(shù)逼近、模式識(shí)別和數(shù)據(jù)壓縮等4BP神經(jīng)元
2025-07-21 23:39
【摘要】1例2-4-1M構(gòu)建線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2線(xiàn)性神經(jīng)元結(jié)構(gòu)Matlab用符號(hào)書(shū)用符號(hào)3線(xiàn)性神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型Matlab用符號(hào)書(shū)用符號(hào))()(1.1npurelinnfabpw
2025-01-05 03:15
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系,華中科技大學(xué)2020年2月28日2020/11/232一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)四、改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2020/11/233一、內(nèi)容回顧
2024-10-17 20:05
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系,華中科技大學(xué)2022年2月28日2022/2/12一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)四、改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2022/2/13一、內(nèi)容回顧
2025-01-08 01:10
【摘要】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估論文 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估論文 摘要:軟件需求分析不僅僅是為了讓開(kāi)發(fā)者滿(mǎn)足用戶(hù)要求,而且還可以幫助用戶(hù)了解軟件的性能和功能,具有一舉兩得的效果,但是如果軟件需求不符合實(shí)...
2025-04-05 06:38
2025-06-27 18:42
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計(jì)中文摘要經(jīng)典PID控制算法作為一般工業(yè)過(guò)程控制方法應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛,原則上講它并不依賴(lài)于被控對(duì)象的具體數(shù)學(xué)模型,但算法參數(shù)的整定卻是一件很困難的工作,更為重要的是即使參數(shù)整定完成,由于參數(shù)不具有自適應(yīng)能力,因環(huán)境的變化,PID控制對(duì)系統(tǒng)偏差的響應(yīng)變差,參數(shù)需重新整定。針對(duì)上述問(wèn)題,人們一直采用模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種調(diào)整PID參數(shù)的自適應(yīng)方法,力圖克服這一難
2025-06-20 12:28