反向传播算法

matlab 反向传播算法代码 MachineLearning-DeepLearning-NLP-LeetCode-StatisticalLearningMethod 最近在学习机器学习，深度学习，自然语言处理，统计学习方法等知识，所以决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍，并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进，本项目会不断的更新相关算法，欢迎star，fork和关注。 主要包括： 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记 Python实现， 2.deeplearning.ai（吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源） Python实现， 3.李航《统计学习方法》 Python代码实现， 4.牛津大学xDeepMind 自然语言处理 Python代码实现， 5.LeetCode刷题，题析，分析心得笔记 Java和Python代码实现， 6.TensorFlow人工智能实践代码笔记 北京大学曹健老师课程和TensorFlow：实战Google深度学习框架（第二版） Python代码实现， 附带一些个人心得和笔记。GitHub上有很多机器学习课程的代码资源，我也准备

matlab开发-带GUI的SGP4轨道传播器。从观察者位置确定指定期间的可见性时间。LLA和KML输出。

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 注意：本程序使用Python3编写，额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算，未测试python2是否可以运行。 本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络，理论部分请参考我的读书笔记。 在本程序中，目标函数是由一个输入x和两个输出y组成， x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数，而两个y值分别对应 y1 = sin(x)，y2 = 1。 随机生成一万份训练样例，经过网络的学习训练后，再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。 调节算法的学习速率，以及隐藏层个数、隐藏层大小，训

seir的matlab代码 重新设定对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望 论文的支持代码 目录 关于守则 此存储库中的代码允许重复和独立分析 Felix Wong 和 James J. Collins 在论文“重置对群体免疫和持续 SARS-CoV-2 传播的期望”中描述的代码。 该代码需要 MATLAB 2019b 或更高版本才能运行。 运行代码 传输码网络模型 在主文件夹中，有 MATLAB 脚本，用于再现正文中详述的传输网络模型。 no_exogenous_infections.m 该文件是主要的模拟脚本。 它生成 BA 或 WS 随机图并运行正文中描述的 SEIR 模拟。 它没有考虑任何外源性感染。 （对于完整的图，使用ones()函数生成邻接矩阵。） exogenous_infection.m 该文件是对主要模拟脚本的改编，考虑到了任何外源性感染。 它假设图模型已经生成并且邻接矩阵存储在变量A 中。 在运行 no_exogenous_infections.m 之后运行它以确保正确存储图形模型。 考虑到随机接种的情况，取消注释相应的代码行。 SEIR.m 该文件模

摘要:基于燃烧、爆炸及其空气动力学理论，叙述了管道内瓦斯爆炸的数学物理模型，借助流体动力学软件F1uent对均匀充满浓度瓦斯气体的18 mx200 mm二维管道

根据对第五代（5G）通信系统的需求，需要采用高频带（6 GHz以上）来提供附加频谱。 本文研究了15 GHz室内走廊通道的特性。 用矢量网络分析仪在两个走廊进行了通道测量。 基于射线光学方法，提出了一种既涵盖天线又涵盖传播特性的确定性信道模型。 通过将接收功率和均方根时延扩展的仿真结果与相应的测量结果进行比较，可以评估信道模型。 通过消除来自发射器和接收器的定向天线的影响，基于确定性模型生成的样本，给出了典型走廊的路径损耗模型以及小规模衰落特性。 结果表明，路径损耗变化的标准偏差与Tx高度有关，而将Tx放置在距离天花板更近的位置，则路径损耗的波动较小。

多径传播模型

针对半圆拱形巷道中电磁波的衰减率无法通过经典波导模型理论得到精确解。采用等效分析方法,利用矩形巷道最低衰减模式等效半圆拱形巷道中的最低衰减模式,可以近似分析半圆拱形巷道中电磁波衰减率的情况。等效结果表明,对于较大尺寸的半圆拱形巷道,使用等面积等形状因子的矩形巷道等效效果最好,在900~1000MHz频段与计算衰减率的误差率很小,频率越大,效果越明显;对于较小尺寸的半圆拱形巷道,使用等面积等形状因子和等面积定形状因子k=1.7的矩形巷道等效效果较好,在900~1000MHz频段与计算衰减率的误差率很小。研究证明这种等效方法是可行的。

该代码实现了用于教程目的的多层反向传播神经网络，并允许在输入、输出和隐藏层中训练和测试任意数量的神经元。 隐藏层的数量也可以变化。 共有三个文件，其中 MLBPN_Train.m 用于在所需输入模式上构建和训练多层网络，MLBPN_Test.m 用于测试训练后的神经网络。 您可以通过修改DefinePattern.m文件来提供自己的训练模式。 如果需要，学习率、总迭代次数和激活函数都可以更改。 该代码使您能够单独修改前向和反向传播阶段，以允许在复杂的训练数据上快速收敛。