bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例分析-資料下載頁

【總結(jié)】——蚊子分類問題?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

基于matlab的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用-資料下載頁

【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)容和目前存在的問題 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 42神經(jīng)

2025-06-27 18:42

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)-資料下載頁

【總結(jié)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用5月20日第十四章基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)建模、辨識(shí)和預(yù)測(cè)?線性系統(tǒng)預(yù)測(cè)問題?時(shí)域：ARMA模型?頻域：傳遞函數(shù)矩陣?非線性系統(tǒng)預(yù)測(cè)問題?靜態(tài)：多層前向網(wǎng)絡(luò)?動(dòng)態(tài)：具有內(nèi)部反饋的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)原理?正向建模?逆向建模電力系統(tǒng)負(fù)

2025-05-26 05:59

spss操作基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總值預(yù)測(cè)模型-資料下載頁

【總結(jié)】專業(yè)資料整理分享基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的我國(guó)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總值預(yù)測(cè)模型摘要本文首先基于因子分析原理在spss中對(duì)2000年至2013年中國(guó)所有規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)總資產(chǎn)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析，分析每年因子得分結(jié)果得出了中國(guó)自2000以來規(guī)模以上企業(yè)資產(chǎn)發(fā)展?fàn)顩r的初

2025-06-20 12:58

小腦模型cmac神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(1)-資料下載頁

【總結(jié)】第十一章第十一章小腦模型（小腦模型（CMAC））神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)北京科技大學(xué)北京科技大學(xué)160。信息工程學(xué)院信息工程學(xué)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CMAC網(wǎng)絡(luò)的基本思想與結(jié)構(gòu)模型CMAC網(wǎng)絡(luò)的工作原理C

2025-01-09 08:50

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)空氣質(zhì)量指數(shù)-資料下載頁

【總結(jié)】沈陽理工大學(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

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解和實(shí)例-資料下載頁

【總結(jié)】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks-ANN)-HZAU數(shù)模基地引言?利用機(jī)器模仿人類的智能是長(zhǎng)期以來人們認(rèn)識(shí)自然、改造自然和認(rèn)識(shí)自身的理想。?研究ANN目的：?（1）探索和模擬人的感覺、思維和行為的規(guī)

2025-05-25 22:34

函數(shù)逼近基于matlab的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用-資料下載頁

【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

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷-資料下載頁

【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

有監(jiān)督和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-資料下載頁

【總結(jié)】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)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史?始于19世紀(jì)末20世紀(jì)初，源于物理學(xué)、心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)的跨學(xué)科研究。?現(xiàn)代研究：20世紀(jì)40年代。從原理上證明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何算術(shù)相邏

2025-01-06 05:21

基于matlab的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)洪峰預(yù)測(cè)-資料下載頁

【總結(jié)】摘要洪峰流量的預(yù)測(cè)可以基本定型洪水的規(guī)模，可以提前制定合理的防洪預(yù)案，及時(shí)減少人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失，因而預(yù)報(bào)洪峰流量具有重要意義。河道水情預(yù)報(bào)十分復(fù)雜，由于受各種因素的影響表現(xiàn)為非線性動(dòng)力學(xué)過程，而且因素之間的變化及相互影響關(guān)系也難以確定。鑒于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有很強(qiáng)的處理大規(guī)模非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的能力，本文緊緊圍繞人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)領(lǐng)域的知識(shí)，改進(jìn)了BP網(wǎng)絡(luò)洪水預(yù)報(bào)模型。具體工作如下：針對(duì)

2025-06-18 15:58

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境信息分析模型研究1-資料下載頁

【總結(jié)】分類號(hào)：論文的分類號(hào)UDC：D10621-347-(2022)0501-0密級(jí)：公開編號(hào)：學(xué)號(hào)成都信息工程學(xué)院碩士學(xué)位論文論文題目：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境信息分析模型研究姓名學(xué)號(hào)學(xué)院學(xué)位類型□學(xué)術(shù)型□專業(yè)學(xué)位門

2025-06-22 02:10

灰色模型gm1,n及其應(yīng)用-資料下載頁

【總結(jié)】§3灰色模型GM(1,N)及其應(yīng)用客觀系統(tǒng)無論本征非灰，還是本征灰，一般都存在能量吸收、儲(chǔ)存、釋放等過程，加之生成數(shù)列一般都有較強(qiáng)的指數(shù)變化趨勢(shì)，所以灰色系統(tǒng)理論指出用離散的隨機(jī)數(shù)，經(jīng)過生成變?yōu)殡S機(jī)性被顯著削減的較有規(guī)律的生成數(shù)，這樣便可以對(duì)變化過程做較長(zhǎng)時(shí)間的描述，進(jìn)而建立微分方程形式的模型。建模的實(shí)質(zhì)是建立微分方程的系

2025-05-11 10:25

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正pid控制研究-資料下載頁

【總結(jié)】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正PID控制研究摘要:基于反向傳播BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)能力.本文詳細(xì)敘述了BP算法的原理,并將改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在傳統(tǒng)的PID控制中,克服了PID控制在參數(shù)的調(diào)整過程中對(duì)于系統(tǒng)模型過分依賴的缺點(diǎn).利用MATLAB仿真的結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制能夠使傳

2024-11-05 23:02

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的pid控制器設(shè)計(jì)-資料下載頁

【總結(jié)】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)過程控制方法應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛，原則上講它并不依賴于被控對(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

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1,1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析-資料下載頁

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1,1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析(參考版)

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1,1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析-文庫(kù)吧資料

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和gm(1,1)灰色模型的中國(guó)人口預(yù)測(cè)分析-展示頁

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