python学习,代码简单,很好比较效果
1
故障轴承的振动信号是非平稳信号,传统的非平稳信号分析手段存在许多不足;BP网络能够出色地解决传统识别模式难以解决的复杂问题。提出了经验模态分解(EMD)与BP神经网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。采用EMD方法对振动信号进行分解,得到组成信号的多个内禀模态分量(IMF),提取重要的IMF分量的能量作为信号的特征量;采用BP网络作为模式分类器,对轴承的故障类型进行分类。经试验数据分析证明,该方法能够准确地对轴承故障进行诊断。
2021-10-14 10:34:57 340KB 经验模态分解(EMD)
1
matlab代码,里面含有一个BP网络完整代码,以及mnist.mat数据集
2021-10-09 19:08:28 14.02MB matlab
1
基于粒子群优化算法的BP网络模型在径流预测中的应用.pdf
2021-10-08 23:20:17 187KB 算法 粒子群 数据结构 参考文献
通过本实验的学习,了解基于BP网络和改进的BP网络的预测的基本知识,掌握利用这两种算法的主要步骤。 选择相关数据,分别建立网络并进行预测,并比较两种网路算法的预测效果。 包含实验报告、实验数据和实验代码
2021-10-08 23:10:18 291KB matlab 算法
1
通过本实验的学习,使学生了解基于BP网络和改进的BP网络的预测掌握利用这BP网络算法进行预测的主要步骤,通过遗传算法得到更好的网络初始权值和阈值,把预测样本的BP神经网络的测试误差的范数作为目标函数的输出,寻找最优的BP神经网络初始权值和阈值,在本次实验中我们将设计一基于遗传算法的优化BP神经网络,逼近非线性函数y=cosx。
2021-10-08 23:10:16 425KB matlab 算法
1
通过本实验的学习,使学生了解BP神经网络基本知识,掌握利用这种算法并进行预测的主要步骤。 选择相关数据,利用BP网络建立神经网络并进行预测。
2021-10-08 23:10:16 83KB matlab
1
通过BP神经网络的学习,了解BP神经网络和优化的BP神经网络的基本知识,能够理解两者之间的差异,掌握利用这两种神经网络算法解题思路和步骤。 选择相关数据,建立BP神经网络,并比较BP神经网络和优化的BP神经网络的差异。
2021-10-08 23:10:16 140KB matlab 算法
1
通过本实验的学习,使学生了解相关BP神经网络算法基础知识,掌握利用BP神经网络算法进行预测的算法流程,利用遗传算法来优化BP神经网络的初始权重值和阈值,使优化后的BP神经网络能够更好地进行样本预测。
2021-10-08 23:10:15 49KB matlab
1
随着智能算法的深入研究,智能算法可以应用于现实生活,BP神经网络可以用来进行预测,根据父母的身高和体重和自己本身的体重可以预测未来的身高。
2021-10-08 23:10:14 892KB matlab
1