基于GRNN广义回归神经网络的数据分类和基于FCM数据分类对比并输出混淆矩阵评价指标.，matlab2021a运行测试
%% 模糊聚类
data=P1;
[center,U,obj_fcn] = fcm(data,5);
for i=1:R1
[value,idx]=max(U(:,i));
a1(i)=idx;
end
%% 模糊聚类结果分析
Confusion_Matrix_FCM=zeros(6,6);
Confusion_Matrix_FCM(1,:)=[0:5];
Confusion_Matrix_FCM(:,1)=[0:5]';
for nf=1:5
for nc=1:5
Confusion_Matrix_FCM(nf+1,nc+1)=length(find(a1(find(T1==nf))==nc));
end
end
2022-04-20 09:06:51
25KB
基于FCM模糊聚类和GRNN广义回归神经网络的数据预测仿真
2022-04-18 09:08:14
25KB
【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】
资源名：RNN的数据预测_基于广义回归神经网络的货运量预测_RNN_matlab
资源类型：matlab项目全套源码
源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。
适合人群：新手及有一定经验的开发人员
2022-04-13 09:12:08
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2022-04-06 02:54:37
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回采工作面瓦斯涌出量受多种因素共同影响,很难用线性方法进行准确预测。广义回归神经网络(GRNN)是一种前馈神经网络,具有鲁棒性好和高容错率的优点,并且调节参数只有1个,因此,基于GRNN构建预测模型,运用改进的果蝇优化算法(FOA)对传统GRNN模型进行优化,应用主成分分析法(PCA)对样本数据进行降维简化处理,以减少次要因素对预测结果的干扰。选取晓明矿数据对模型进行验证,预测效果良好,其平均绝对误差为3.98%,低于传统GRNN模型的7.06%。
2022-02-28 15:50:51
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鸢尾花识别经典算法有很多，处于分类的一块的知识，对于分类的技术也有很多很多，通过BP神经网络也可以实现，在这里介绍一种更好的神经网络来实现鸢尾花的识别问题。
2021-12-23 20:18:48
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本资源是GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测的matlab仿真，GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决非线性问题。GRNN在逼近能力和学习速度上较RBF网络有更强的优势。
2021-10-13 11:09:04
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GRNN网络的预测基于广义回归神经网络的货运量预测,grnn神经网络算法,matlab源码.zip
2021-10-01 09:04:15
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