【摘要】畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真與實(shí)現(xiàn)2020屆畢業(yè)設(shè)計(jì)論文基于MatLab的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的仿真與實(shí)現(xiàn)院部計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院學(xué)生姓名指導(dǎo)教師職稱講師專業(yè)
2024-11-18 10:03
【摘要】中北大學(xué)2011屆畢業(yè)論文畢業(yè)論文基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玻璃缺陷類型識(shí)別方法學(xué)生姓名:毛睿達(dá)學(xué)號(hào):1105064125學(xué)院:信息與通信工程學(xué)院專業(yè):電子信息工程指導(dǎo)教師:金永
2025-06-29 08:37
【摘要】江西理工大學(xué)2022屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)摘要隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,各學(xué)科交叉滲透,利用遺傳算法用于解決傳統(tǒng)計(jì)算所遇到的尋找最優(yōu)解或準(zhǔn)優(yōu)解顯得尤為重要。因此,研究能在搜索過程中自動(dòng)獲得和積累有關(guān)搜索空間的知識(shí),并能自適應(yīng)地控制搜索過程,從而得到最優(yōu)解或準(zhǔn)有解的通用搜索算法一直是令人矚目的課題。遺傳算法經(jīng)實(shí)踐證明特別有效的算法。本課題將在對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等進(jìn)行基
2025-06-24 18:11
【摘要】江西理工大學(xué)20xx屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)摘要隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,各學(xué)科交叉滲透,利用遺傳算法用于解決傳統(tǒng)計(jì)算所遇到的尋找最優(yōu)解或準(zhǔn)優(yōu)解顯得尤為重要。因此,研究能在搜索過程中自動(dòng)獲得和積累有關(guān)搜索空間的知識(shí),并能自適應(yīng)地控制搜索過程,從而得到最優(yōu)解或準(zhǔn)有解的通用搜索算法一直是令人矚目的課題。遺傳算法經(jīng)實(shí)踐證明特別有效的算法。本課題將在對
2025-07-10 09:44
【摘要】天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)TianjinUniversityofTechnologyandEducation畢業(yè)設(shè)計(jì)專業(yè):班級(jí)學(xué)號(hào):學(xué)生姓名:指導(dǎo)教師:二○一二年六月天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)
2025-07-03 20:46
【摘要】混沌時(shí)間序列的分層貝葉斯RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測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)過程‘生’和‘滅’過程RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型主要參考文獻(xiàn)
2025-03-09 10:21
【摘要】北京理工大學(xué)2020屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)一、原始依據(jù)(包括設(shè)計(jì)或論文的工作基礎(chǔ)、研究條件、應(yīng)用環(huán)境、工作目的等。)工作基礎(chǔ):了解C++的基本概念和語法,熟練使用VisualC++軟件。研究條件:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理以及圖像處理的基本常識(shí)。應(yīng)用環(huán)境:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片圖像文件中的字符識(shí)別。工作目的:
2024-09-05 19:40
【摘要】北京理工大學(xué)2022屆本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)一、原始依據(jù)(包括設(shè)計(jì)或論文的工作基礎(chǔ)、研究條件、應(yīng)用環(huán)境、工作目的等。)工作基礎(chǔ):了解C++的基本概念和語法,熟練使用VisualC++軟件。研究條件:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理以及圖像處理的基本常識(shí)。應(yīng)用環(huán)境:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片圖像文件中的字符識(shí)別。工作目的:掌握基于VisualC++應(yīng)用程序的開發(fā)
2025-06-25 15:50
【摘要】五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路擁堵判別摘要近年來,交通擁堵嚴(yán)重不僅給人們的日常生活帶來諸多的不便,甚至成為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的阻礙因素。本文針對道路擁堵判別這種非線性分類問題,提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路擁堵判別方法。充分結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí),以前一時(shí)刻與后一時(shí)刻的交通量q、速度v和車輛占有率作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量,通過樣本數(shù)據(jù)對概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,可以分析在輸
2025-06-29 18:54
【摘要】青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)1摘要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制是基于自適應(yīng)的基本原理,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)而成的。它發(fā)揮了自適應(yīng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自長處,為非線性控制的研究提供了一種新方法。本文基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接自適應(yīng)控制的思想設(shè)計(jì)控制器,研究了一類帶干擾的不確定非線性系統(tǒng)的控制問題。控制器主要是針對不確定非線性系統(tǒng)
2024-09-05 17:28
【摘要】基于MATLABBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖像識(shí)別【摘要】隨著現(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展,信息的形式和數(shù)量正在迅猛增長。其中很大一部分是圖像,圖像可以把事物生動(dòng)的呈現(xiàn)在我們面前,讓我們更直觀地接受信息。同時(shí),計(jì)算機(jī)已經(jīng)作為一種人們普遍使用的工具為人們的生產(chǎn)生活服務(wù)。如今我們也可以把這些技術(shù)應(yīng)用在交通領(lǐng)域。作為智能交通系統(tǒng)(InteUigentTrafficSystem,簡稱ITS)中
2025-06-29 22:47
【摘要】五邑大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)I基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路擁堵判別摘要近年來,交通擁堵嚴(yán)重不僅給人們的日常生活帶來諸多的不便,甚至成為了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的阻礙因素。本文針對道路擁堵判別這種非線性分類問題,提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的道路擁堵判別方法。充分結(jié)合概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識(shí),以前一時(shí)刻與后一時(shí)刻的交通量q、速度v和車輛占有率作為概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2025-07-10 12:56
【摘要】青島科技大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)摘要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制是基于自適應(yīng)的基本原理,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)設(shè)計(jì)而成的。它發(fā)揮了自適應(yīng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的各自長處,為非線性控制的研究提供了一種新方法。本文基于Lyapunov穩(wěn)定性理論,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接自適應(yīng)控制的思想設(shè)計(jì)控制器,研究了一類帶干擾的不確定非線性系統(tǒng)的控制問題??刂破髦饕轻槍Σ淮_定非線性系統(tǒng)中存在的兩類未知項(xiàng)——未知函數(shù)和未知外界干擾而
2025-07-03 20:41
【摘要】張媛:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障的MATLAB仿真說明1、頁眉:原來的頁眉是彩色的,現(xiàn)在統(tǒng)一成黑白,避免打印時(shí)只有頁眉需要彩色;字體:宋體五號(hào);英文數(shù)字用TimesNewRoman。2、打?。河袌D片的打印彩色,其余的打印黑白。封面單獨(dú)一頁,其余的都是雙面打印。3、有同學(xué)反映正文標(biāo)題前面有個(gè)點(diǎn),自己點(diǎn)擊“打印預(yù)覽”,就可以看到有沒有點(diǎn)了。
2025-06-12 09:56
【摘要】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)測系統(tǒng)建模、辨識(shí)和預(yù)測?線性系統(tǒng)預(yù)測問題?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)測原理?正向建模?逆向建模電力系統(tǒng)負(fù)
2025-06-01 05:59