2022年醫(yī)學(xué)專題—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎與AI同時(shí)起步，但30余年來(lái)卻并未取得人工智能那樣巨大的成功，中間經(jīng)歷了一段長(zhǎng)時(shí)間的蕭條。直到80年代，獲得了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)切實(shí)可行的算法，以及以VonNeumann體系為依托的傳統(tǒng)算...

2024-11-01 12:02

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)圖像的特征?計(jì)算機(jī)圖像是由一定數(shù)量的點(diǎn)陣像素構(gòu)成的。如上所示，我們看到的是一輛車(chē)，但實(shí)際上計(jì)算機(jī)理解的是一個(gè)由各像素點(diǎn)的灰度值組成的矩陣，它并丌能直接理解“這是一輛車(chē)”。?我們需要將“這是一輛車(chē)”這個(gè)事實(shí)用完全邏輯化的語(yǔ)言描述出來(lái)，讓計(jì)算機(jī)建立一個(gè)函數(shù)，這個(gè)矩陣自發(fā)量

2025-03-03 19:42

基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究畢業(yè)論文-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】四川理工學(xué)院畢業(yè)論文基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)研究學(xué)生：周路堯?qū)W號(hào)：09021040324專業(yè)：電氣工程及其自動(dòng)化班級(jí)：指導(dǎo)教師：曾曉輝

2025-08-19 18:24

混沌時(shí)間序列的分層貝葉斯rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】混沌時(shí)間序列的分層貝葉斯RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分層貝葉斯算法MCMC算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程‘生’和‘滅’過(guò)程RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型主要參考文獻(xiàn)

2025-03-05 10:21

32基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】智能中國(guó)網(wǎng)提供學(xué)習(xí)支持基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法概述?BP算法是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣泛的算法，但是存在著一些缺陷：?一是學(xué)習(xí)收斂速度太慢；?二是不能保證收斂到全局最小點(diǎn)；?三是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定。?BP算法優(yōu)化后仍存在一定的問(wèn)題?網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定?初始連接權(quán)值選取?閾值的選擇?遺傳算法應(yīng)用于神經(jīng)

2025-10-03 16:39

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法含感知器和b-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】主講：何仁斌實(shí)際應(yīng)用問(wèn)題1、蠓蟲(chóng)的分類問(wèn)題2、DNA序列分類問(wèn)題3、癌癥診斷問(wèn)題……神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法簡(jiǎn)介?感知器感知器(perceptron)是由美國(guó)科學(xué)家1957年提出的，其目的是為了模擬人腦的感知和學(xué)習(xí)能力。感知器是最早提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它特別適合于簡(jiǎn)單的模式分類問(wèn)題，如線性可分的形式。

2025-01-04 16:17

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展萌芽期?閥值加權(quán)和模型(MP模型）?Hebb學(xué)習(xí)律上世紀(jì)四十年代第一次高潮期?電子線路模擬感知器?大規(guī)模投入研究上世紀(jì)五六十年代沉寂期?異或運(yùn)算不可表示?多層感知器學(xué)習(xí)規(guī)則不知上世紀(jì)八十年代初復(fù)興期?Hopfield網(wǎng)絡(luò)?

2025-01-08 05:24

畢業(yè)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法仿真-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】摘要目前，由于PID結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可通過(guò)調(diào)節(jié)比例積分和微分取得基本滿意的控制性能，廣泛應(yīng)用在電廠的各種控制過(guò)程中。電廠主汽溫被控對(duì)象是一個(gè)大慣性、大遲延、非線性且對(duì)象變化的系統(tǒng)，常規(guī)汽溫控制系統(tǒng)為串級(jí)PID控制或?qū)拔⒎挚刂?當(dāng)機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行時(shí),一般能將主汽溫控制在允許的范圍內(nèi)。但當(dāng)運(yùn)行工況發(fā)生較大變化時(shí),卻很難保證控制品質(zhì)。因此本文研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2025-06-29 15:04

畢業(yè)設(shè)計(jì)-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法仿真-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】華北電力大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）摘要目前，由于PID結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，可通過(guò)調(diào)節(jié)比例積分和微分取得基本滿意的控制性能，廣泛應(yīng)用在電廠的各種控制過(guò)程中。電廠主汽溫被控對(duì)象是一個(gè)大慣性、大遲延、非線性且對(duì)象變化的系統(tǒng)，常規(guī)汽溫控制系統(tǒng)為串級(jí)PID控制或?qū)拔⒎挚刂?當(dāng)機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行時(shí),一般能將主汽溫控制在允許的范圍內(nèi)。但當(dāng)運(yùn)行工況發(fā)生較大變化時(shí),卻很難保證控制品質(zhì)。因此本文研究基于BP神

2025-06-29 15:00

基于matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及仿真-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及仿真摘要:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其具有信息的分布存儲(chǔ)、并行處理以及自學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)在模式識(shí)別、信號(hào)處理、智能控制及系統(tǒng)建模等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ),利用MATLAB語(yǔ)言構(gòu)造出許多典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正規(guī)則和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)者可根據(jù)自己的需要調(diào)用工具箱中有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2025-06-19 12:34

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與matlabppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】人工智能光電學(xué)院常敏E-mail：第十一章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與MATLABNeuralNetworkSoftware?Programin:–Programminglanguage(C++,Java,VB)–Neuralwork

2025-01-05 15:31

智能控制課件第4章-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】第一節(jié)從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FromBiologicalNeuralNetworkToArtificialNeuralNetworkWhat’sthis??大腦Brain重量:約1200－1500g體積:約600Cm3神經(jīng)元數(shù):約1011個(gè)大腦的組織結(jié)構(gòu)

2025-08-04 17:07

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ppt課件-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制電信學(xué)院周強(qiáng)第一章引言人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)介人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史人工神經(jīng)元的模型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)規(guī)則人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)介人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetwork，ANN）即，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeuralNetwor

2025-01-08 05:15

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)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】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

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)-資料下載頁(yè)

【總結(jié)】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

2025-10-08 20:05

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