BP神经网络的数据分类(Matlab完整程序和数据) BP神经网络的数据分类(Matlab完整程序和数据) BP神经网络的数据分类(Matlab完整程序和数据) BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

这是一个简单的遗传算法一神经网络结合的程序，主要用遗传算法优化神经网络的权值进而达到优化神经网络的目的

自组织多项式神经网络设计，英文论文

以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。

资源包含贝叶斯分类器学习报告、实验报告、matlab代码程序，供机器学习初学者学习使用。以身高或者体重数据作为特征，在正态分布假设下利用贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器。

基于GA_BP神经网络的光伏出力预测 基于GA_BP神经网络的光伏出力预测 详细请见：https://blog.csdn.net/weixin_56691527/article/details/127998147?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22127998147%22%2C%22source%22%3A%22weixin_56691527%22%7D

利用python中的深度学习库keras，对IMDB电影数据集建立了神经网络模型进行分析，涉及原始电影数据的词嵌入处理技术，附有完整的Python代码以及注释。

1.CNN基础结构 2.卷积操作细节讲解 3.图像基础知识 4.池化操作 可以不可以模仿人类大脑的这个特点，构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？ 答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源

基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包） 基于GNN图神经网络预测（Python完整源码数据包）

基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包） 基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包） 基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包） 基于GNN神经网络的结构搜索（Python完整源码和数据包）