BP神经网络具有结构简单、工作状态稳定、易于硬件实现等优点,在模式识别及分类、系统仿真、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面具有很广泛的应用。液压系统是挖掘机很重要的组成部分。由于液压系统结构复杂,容易发生故障,一旦故障将会直接影响挖掘机的使用,因此对挖掘机液压系统的可靠性和可维护性具有很高的要求。针对上述问题,提出了基于BP神经网络的液压系统故障诊断方法。

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基于采样控制研究了时滞神经网络的指数同步问题。首先,建立了驱动-响应时滞神经网络的数学模型并设计了采样控制器。其次,在输入延迟法的框架下,通过构造时间依赖的李雅普诺夫泛函,并结合自由权矩阵方法,建立了保证驱动-响应系统取得指数同步的线性矩阵不等式形式(LMIs)的判据。最后,通过两个数值仿真算例验证了结果的可行性。

脉冲神经网络在现在图像处理方面越来越受欢迎，所以有关它的代码就变得很重要。

总结ppt，里面有两种机器学习或深度学习入门需掌握的算法（包括），有比较详细的个人学习理解（看吴恩达视频学习的）和算法描述。还有几篇关于显著性的论文的部分内容，及其评价措施。

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基于粒子群算法优化RBF神经网络的异型连续箱梁桥损伤识别方法，谭国金，刘寒冰，针对异型连续箱梁桥的特点，提出了一种适用于该类桥梁结构的损伤识别方法。以位移振型比值和应变模态相对变化量来构造损伤指标，

自动调制识别是一个迅速发展的信号分析领域，已经成为了目前国际上最新的最热的一个研究热点，这本书的中译本覆盖了调制识别的所有完整内容，并且补充了作者最新的研究成果。

1、资源内容：基于Python实现神经网络与深度学习大作业（源码）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、更多仿真源码和数据集下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 4、免责声明：本资源作为“参考资料”而不是“定制需求”不一定能够满足所有人的需求，需要有一定的基础能够看懂代码，能够自行调试，能够自行添加功能修改代码。由于作者大厂工作较忙，不提供答疑服务，如不存在资源缺失问题概不负责，谢谢理解。

针对传感器节点在自身定位过程中,受煤矿井下巷道复杂环境因素的影响,导致定位结果不够精确的问题,利用GIS系统的地图管理功能和人工神经网络无需建立数学模型的特点,提出了一种基于GIS和人工神经网络的修正方法。实验结果表明:该方法对存在误差的节点坐标进行了有效的修正,从而提高了节点自身定位的精度。