ML机器学习入门 神经网络基础 BP人工神经网络的基本原理、模型与实例 本讲大纲： 人工神经网络的基本概念 误差反向传播(BP)神经网络

人工神经网络 模式识别 的一个课程设计， 报告包含实现过程，实现效果介绍，可作为同类课程设计参考

人工神经网络 BP神经网络算法 梯度下降算法 感知器训练法则，权值，阈值

人工神经网络，讲：MP模型，感知器，单层及多层前向网络。比较基础，属于入门级。有例题讲解。

人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经网络模型发展及应用综述 人工神经

炉温分布可以表示为沿着炉长方向的二次函数T(S)=d0+d1*s+d2*s^2，假设预热段出口温度是765摄氏度，预热段炉长8.69米，构造函数：f(d0,d1,d2) = (8.69^2*d0 + 8.69*d1+d2-765)^2。采用C++编程遗传算法计算出一组d0、d1、d2参数使其 f(d0,d1,d2) 最小。

matlab 高版本Ipopt求解器，解压两个文件，并把这个两个文件加入到matlab路径中即可调用Ipopt

公路信息化管理！采用人工神经网络算法！，利用matlab的基本算法进行！

这是使用HCW（Hill-Clohessey-Wiltshire）模型优化共面相对运动的控制输入轨迹的程序。 该程序使用 bvp4c 求解器来求解结果状态方程。

自适应学习速率 对于一个特定的问题，要选择适当的学习速率并 不是一件容易的事情。对训练开始初期功效很好地学 习速率，不见得对后来的训练合适。为了解决值一问 题，人们自然会想到在训练过程中自动调整学习速率。 下面给出一个自适应学习速率的调整公式： （2.4.7） 初始学习速率(0)的选取范围可以有很大的随意性。