BP神经网络模型Python代码
2023-03-09 23:32:13 2KB web.py
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bp神经网络BP神经网络的logsig函数和其导数函数.m
2023-03-09 22:41:23 131B 111
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基于分词与BP网络的文本分类 首先下载整个文件,BP文本分类-语义特征提取.rar主要存放了相关的数据集 代码主要包括: 1.特征提取 首先对文本信息进行分词处理,采用基于字符串匹配的方法: 依次截取一到多个词,并与字典库进行匹配。如二狗,如果匹配到字典中有这个词,则将其分为一个词;发现字典中没有与之匹配的,则说明这个不是一个词语,进行顺序操作, 2.得到分词后的文本之后,就是转换成数字编码,因此电脑没办法识别汉字。这一部分叫特征表示,即用数字的方式表示中文文本,采用的方法是基于词带模型的特征表示 3.通过2我们将文本表示成了数字,但是这样的表示通常都是稀疏的,为此我们利用降维方法,消除掉这些冗余特征。 4. 文本分类,采用的就是bp网络(1)如pca的降维数,维数过高,包含冗余数据,过低又会删除掉重要信息。(2)bp网络结构的调整,如隐含层节点数,学习率等
2023-03-06 10:05:56 3.48MB BP神经网络 文本分类器 MATLAB
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bp神经网络matlab仿真,可以直接运行
2023-03-01 09:37:28 41KB 电学
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In matlab, the optimization process based on BP neural network combined with genetic algorithm includes the problem description of text documents.
基于BP神经网络的Al2O3-TiC复合陶瓷刀具力学性能预测,谷美林,高洁,针对复合陶瓷刀具材料的力学性能受很多因素影响的情况,利用人工神经网络的BP算法,结合MATLAB神经网络工具箱,建立了Al2O3-TiC复合陶�
2023-02-23 18:28:31 606KB 首发论文
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net=init(net); net=newff([-1,1],[10,6,1],{'tansig','logsig','purelin'},'traingdm');
2023-02-23 08:26:43 817B bp神经网络 MATLAB
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可以实现简单的PID参数调整进而实现PID控制
2023-02-22 16:09:57 27KB pid BP神经网络 simulink
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使用Matlab 实现 Bp神经网络实现数值预测 案例
2023-02-21 01:08:43 31KB matlab
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针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。
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