BP神经网络时间序列预测MATLAB源代码（BP时序预测MATLAB） 1、直接替换数据即可使用，不需要理解代码 2、代码注释详细，可供学习 3、可设置延时步长 4、自动计算最佳隐含层神经元节点数量 5、作图精细，图像结果齐全 6、各误差结果指标齐全，自动计算误差平方和SSE、平均绝对误差MAE、均方误差MSE、均方根误差RMSE、平均绝对百分比误差MAPE、预测准确率、相关系数R等指标，结果种类丰富齐全 7、Excel数据集导入，直接把数据替换到Excel即可 8、可自动随意设置测试集数量 9、注释了结果在工作区

BP神经网络的C语言实现版本，修改了之前的版本的一些小问题， 包括函数定义数组形参宏的错误，数据压缩里的小bug

尝试将word embedding和卷积神经网络（CNN）相结合来解决情感分类问题。首先，利用skip-gram模型训练出数据集中每个词的word embedding，然后将每条样本中出现的word embedding组合为二维特征矩阵作为卷积神经网络的输入，此外每次迭代训练过程中，输入特征也作为参数进行更新；其次，设计了一种具有三种不同大小卷积核的神经网络结构，从而完成多种局部抽象特征的自动提取过程。与传统机器学习方法相比，所提出的基于word embedding和CNN的情感分类模型成功地将分类正确率提升了5.04%。

系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理、控制算法以及利用matlab语言、matlab工具箱函数和simulink对其实现的方法。各章均有相应的例题，并提供了matlba/simulink实现的仿真实例，便于读者掌握和巩固所学知识。

神经网络 R语言实现将分类知识存储于感知机的“权值”向量中，由权值向量确定分类判决界面，从而将输入模式分为两类。

采用先进的神经网络算法对大量交通监控数据进行不同车辆类别的识别和分类。实现哈希算法消除车辆重复问题，从而优化车辆检测速度。这种流量分析从而减少了交通拥堵

MATLAB - 从网上收集的各种车牌识别 多个程序打包。 有神经网络和模板识别

C语言写的三层BP神经网络代码，用fisheriris数据集训练和测试网络，也可以用于其他分类问题。 一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，各层的节点数都可以设置。属性数据归一化采用Z-score算法，标签数据归一化采用Min-Max算法。激活函数采用Sigmoid函数。 BPNN.c和BPNN.h中包含BP神经网络代码： bpnn_Train函数训练网络； bpnn_predict函数预测测试数据； bpnn_FileOutput函数输出网络参数和模型至文件； bpnn_LoadModel函数加载网络模型。 main.c中有两个测试函数： 测试读取训练数据"train.data"，训练网络，输出网络参数"bpnn_out.txt"和模型"bpnn.bin"，读取测试数据"test.data"，输出测试结果"test_out.txt"。 相关公式推导请看我的博客：https://blog.csdn.net/QDchenxr/article/details/124543772

。代码是用matlab编写，调用matlab自带的神经网络算法实现。 含论文，按大纲修改。

包含PID神经网络基本内容的介绍+PID神经网络系统控制算法+带参数的PID神经网络系统控制算法+带动量项的PID神经网络的系统控制算法等内容