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networkalgorithm
- 神经网络源代码,及BP网络训练界面,其中的L-M算法非常实用-neural network source code, and BP training network interface, the L-M algorithm is very practical
BP
- 利用bp网络算法对数字图片训练后进行识别
BP classifier
- 这是一基于BP网络数字识别程序，能够实现BP网络的训练，数字的识别
对sinx在区间 内采样数点作为BP神经网络训练
- （1）对sinx在区间 内采样数点作为BP神经网络训练样本，然后利用该训练好的网络输出sinx的值。 （2）将函数换成 ， ，重复（1）的实验。
BP
- BP神经网络源程序及训练样本 -BP neural network source code and training samples
Bp
- BP网络实现建模,用户界面友好，展示出训练误差、回想误差、测试误差曲线-Bp net is used to model
GaBp
- 用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络-GA training BP network with the right value, the threshold in order to optimize the neural network
NumRecogBP
- 该程序在VC++环境下编写，为基于模式对话框程序。程序主要由训练数据处理函数、识别数据处理函数、BP网络处理函数、绘图函数以及文件输入输出函数等几个主要函数组成。-failed to translate
BP
- bp神经网络程序，一个简单的训练算法和样本-bp neural network program, a simple algorithm and the training samples
BP
- BP神经网络C语言程序 进行BP训练 可根据需要更改数据进行BP训练测试-BP neural network C language program for BP training may need to change the data according to BP training tests
BP
- 神经网络bp算法VC++实现网络的相关运算有：1、网络的输入输出接口，即训练数据的输入，各层权值和节点阈值的输出；2、网络的学习，包括前向传播运算和反向传播运算，误差估计，权值阈值修改；3、网络预测的实现等等。其中网络的学习算法采用变步长和加动量项的优化学习算法，经过我的实验对网络的学习效率有很大提高-Neural network bp algorithm VC++ to achieve the network-related operations: 1, the network input a
bbbpp_trainp
- bp网络训练源代码，可用于参数识别别，模式分类，如损伤识别，故障诊断等 -bp network training, the source code can be used for parameter identification, pattern classification, such as damage identification, fault diagnosis
BP-network
- 掌握用BP网络解决实际预测问题的方法，包括数据规格化处理、训练样本和测试样本的组织，网络隐层层数和神经元个数的确定，以及传递函数和训练参数的确定等。-Mastered the method of BP network to solve practical prediction problems, including the normalized data processing, training samples and test samples of tissue, the number of
BP
- BP网络进行花瓣分类,训练方法有传统最速下降法和LM法。最速下降法在线更新，有过拟合的问题。LM法，采用批量更新。-BP network petals classify traditional training methods of steepest descent method and LM method. Steepest descent method online updates, there is the problem of over-fitting. LM method, using
BP
- BP神经网络：是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-BP neural network: a Press the front back propagatio
BP-and-SOM
- BP（Back Propagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。 BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。 它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。 通过对信息的提取以及
BP-recognize
- 神经网络学习相关：基于BP网络实现模糊字母识别 设计一个标准BP学习算法训练网络，实现对加噪字母的识别 -Neural network learning relevant: fuzzy identification letters design a standard BP learning algorithm to train the network based on BP network, adding noise to achieve recognition of the lette
net
- BP神经网络训练的代码，对于初学者非常有用。(neural metwork training)
BP网络训练 (2)
- 主要用于在给定教师样本及一系列参数的情况下对人工神经网络的初始化训练，(Training BP networks)
BP神经网络股票预测
- 分别采用BP网络和RBF网络进行数据预测 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 BP神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing pr