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【图像分类】 BP神经网络遥感图像分类(含各地物面积)【含Matlab源码 4125期】.zip
Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-06-30 13:03:46
8.34MB
matlab
1
基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP
基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP 基于粒子群优化BP神经网络的单变量时间序列预测Matlab程序PSO-BP
2024-06-29 15:18:30
26KB
神经网络
matlab
时间序列预测
PSO-BP
1
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
2024-06-19 17:35:12
73KB
机器学习
神经网络
Matlab
分类算法
1
BP神经网络(公式推导+举例应用)
BP神经网络(公式推导+举例应用)
2024-06-15 14:52:53
340KB
神经网络
1
基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测,matlab代码 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMS
基于鲸鱼算法优化BP神经网络(WOA-BP)的时间序列预测,matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-06-04 19:58:40
27KB
神经网络
matlab
1
(Matlab)PSO优化(单隐层)BP神经网络算法
BP神经网络结构:2-4-1,具体参数可自行调整 (输入神经元个数:2,隐含层层数:1,隐含层神经元个数:4,输出神经元个数:1) 采用粒子群优化算法(PSO)对BP神经网络模型的权重和阈值进行优化 测试函数:y=x_1^2+x_2^2 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/132240745
2024-05-29 10:26:37
93KB
神经网络
matlab
BP
PSO
1
BP-PID_神经网络_PID参数整定_BP神经网络PID_优化_BP神经网络_
利用BP神经网络优化PID控制器参数,实现在线整定,达到最优化。
2024-05-21 19:08:20
23KB
神经网络
PID参数整定
BP神经网络PID
BP神经网络
1
GA-BP VS BP-遗传算法在哪优化了BP神经网络?附实验数据和代码
GA-BP VS BP-遗传算法在哪优化了BP神经网络?附实验数据和代码
2024-05-21 16:31:41
16KB
神经网络
遗传算法
1
基于MATALB编程的,gui控制的遗传算法优化BP神经网络回归系统(代码完整,数据齐全)
基于MATLAB编程,用长短期神经网络LSTM进行碳排放量预测,碳排放是一种时间序列的数据,用LSTM比一般神经网络更适合,代码完整,包含数据,有注释,方便扩展应用 1,如有疑问,不会运行,可以私信, 2,需要创新,或者修改可以扫描二维码联系博主, 3,本科及本科以上可以下载应用或者扩展, 4,内容不完全匹配要求或需求,可以联系博主扩展。
2024-05-21 15:23:06
1.17MB
神经网络
GUI
1
基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便
基于BP神经网络回归预测,多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。
2024-05-17 18:48:38
67KB
神经网络
1
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