有兴趣研究神经网络的朋友下来看看,资源中的一些知识个人认为不错
2022-02-15 19:29:07 285KB 神经网络 签名识别
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包含: BP神经网络的matlab实例原理详解 BP神经网络matlab源程序的样例代码 matlab通用神经网络代码
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在网上看了一圈,关于360f4手机的串号修复大多语焉不详,这个资源内附详细的教程,如果你是360f4手机按照教程刷入串号即可,如果不是则需要自己提取DP和BP文件按照教程操作。
2022-02-14 19:00:32 40.61MB 其他 360F4 mtk串号修复 串号
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BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。 数学推导网上有很多,需要明确的就一点,神经网络学习是通过样本来不断调整输入层至隐含层的权值wi ,隐含层至输出层的权值wo,以及对应的阈值 bi 和 bo ,属于黑盒,设置完参数即可。
2022-02-12 00:25:21 9.36MB BP神经网络 人脸识别 人工智能
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为了提高预测模型的精度,给出了一种新的组合预测模型.利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络及GM灰色预测模型进行单一模型的拟合与预测,通过赋予适当权系数结合三种方法得到了新的组合预测模型.山西省人均GDP预测实例应用结果表明:组合预测模型很好地描述了山西省人均GDP的非线性发展,比单一预测方法具有更高的预测精度.组合模型发挥了这三种模型各自的优势,可以作为人均GDP预测的有效方法,该模型在时间序列的预测中是有效的.
2022-02-09 10:41:59 306KB 行业研究
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0积分下载,代码运行效果图见压缩包
2022-02-08 12:27:21 437KB matlab
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BP神经网络的详细介绍,包括基本算法及理论,方便初学者学习掌握
2022-02-07 10:48:44 889KB 神经网络 BP
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煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治的主要参数之一,影响其分布特征的地质因素有很多。利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要影响因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端建立了煤层瓦斯含量预测模型。对该预测模型进行训练与仿真检验,并与传统的多元线性回归预测方法进行比较分析。
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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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通过bp神经网路和证据理论的信息处理,是系统对火灾信息的报警信息更加准确
2022-01-29 13:23:17 140KB 火灾报警
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