一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类,里面有数据,可以直接执行。 一个可用的神经网络方法进行的 遥感图像分类,里面有数据,可以直接执行。
2022-05-01 16:39:03 1.36MB matlab bpnn 神经网络 遥感图像分类
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针对现有煤矿旋转机械滚动轴承故障诊断方法存在信号有效特征提取不完全、故障诊断精度不高及效率低等问题,提出了一种基于小波包分解和粒子群优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法包括信号特征提取和故障类型识别两部分:在信号特征提取部分,对采集的滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各子频带能量及信号总能量,经归一化处理后获得表征滚动轴承状态的特征向量;在故障类型识别部分,通过粒子群优化算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,以加速网络收敛速度,避免陷入局部极小值。实验结果表明,该方法提高了滚动轴承故障诊断效率和准确率。
2022-03-19 12:33:46 1.03MB 煤矿旋转机械 滚动轴承 故障诊断
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ANN处理多分类神经网络, 多层多分类处理10分类问题。
2022-01-30 10:47:22 8KB BP DUO FE
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bp网络matlab代码 BPNN with one hidden layer BP神经网络MATLAB代码(一层隐藏层)
2021-12-19 09:44:54 12KB 系统开源
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BPNN算法.rar
2021-11-16 19:43:19 3KB BPNN算法.rar
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电影作为典型的短周期、体验型产品,其票房收益受众多因素的共同影响,因此对其票房进行预测较为困难.本文主要构建了一种基于加权K-均值以及局部BP神经网络(BPNN)的票房预测模型对目前的票房预测模型存在的不足进行改进,从而提高票房预测的精度:(1)构建基于随机森林的影响因素影响力测量模型,并以此为依据对票房影响因素进行筛选,以此来简化后续预测模型的输入;(2)考虑到不同影响因素对票房的影响力不同的现实情况,为了解决以往研究中对影响因素权重平均分配的问题,本文构建了基于加权K-均值和局部BP神经网络的票房预测模型,以因素影响力为依据对样本数据进行加权的K-均值聚类,并基于子样本构建局部BP神经网络模型进行票房预测.实验证明,本文所构建的模型平均绝对百分比误差(MAPE)为8.49%,低于对比实验的10.39%,可以看出本文构建的基于加权K-均值以及局部BP神经网络的票房预测模型的预测结果要优于对比模型的预测结果.
2021-09-28 13:00:14 1.44MB 电影票房 预测 加权K-均值 BP神经网络
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神经网络 使用BP算法训练神经网络,提供了很多技巧使网络快速收敛,使网络具有泛化能力。 BP 算法在训练网络方面非常强大,但有一些技巧可以用来使性能更强大。 首先,我将提供 Normalize iterm,它是网络权重的范数 二、我会用impluse项让进度更顺畅 第三,我将使用从训练样本空间的 rondm 点开始的批量大小,使随机网格更加稳定。 第四,我将提供一个关于网络学习率的技巧,它会在训练过程中发生变化 最后也是最重要的是,我会让网络可以以一种你应该做的只是配置文件的方式使用。
2021-09-15 19:00:57 8KB
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MATLAB包含43个源代码以及扫描版pdf、目录,神经网络、LSVM
2021-09-14 16:21:02 63.49MB BPNN CNN SVM
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Qt的BPNN人脸识别:Q Qt开发的基于BPNN(反向传播神经网络)的人脸识别系统
2021-08-25 22:32:25 1.47MB qt recognition neural-network cpp
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基于DE_BPNN模型的含腐蚀缺陷管道失效压力预测_徐鲁帅.pdf
2021-07-05 09:08:01 1.06MB 差分进化算法 BP神经网络
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