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企业数字神经网络系统
- 企业数字神经网络功能开发文章，能进行BP等神经网络的设计-enterprise digital neural network function development articles, BP will carry out other neural network design
各种神经网络 程序
- 压缩文件包中有 30多个 关于神经网络 系统辨识的 程序 。内容很全，很精
BP神经网络非线性系统建模
- 基于BP神经网络的非线性系统函数拟合算法,分为BP神经网络构建,BP神经网络训练和BP神经网络预测.
fdp5final神经网络人脸检测
- gabor 神经网络 人脸检测系统
专家系统lll.rar
- 一个可以识别金钱豹、老虎、长颈鹿、斑马、鸵鸟、企鹅、信天翁等七种动物的简单专家系统,it is a simple expert system that can identify seven kinds of animals such as leopard,tiger,giraffe,zebra,ostrich, penguin and albatross
matlabsimulink
- 《MATLAB控制系统仿真与实例详解》一书的光盘源码。图书简介：本书详细地讲解了MATLAB 7.x的功能与相关操作以及MATLAB在控制系统中的仿真应用。本书内容包括控制系统仿真基础、MATLAB程序设计语言基础、控制系统理论基础、Simulink交互式仿真环境、控制系统建模、线性控制系统的分析与仿真、PID控制系统设计及仿真、最优控制系统设计、鲁棒控制系统设计、神经网络系统设计及其MATLAB实现、模糊控制系统设计和系统辨识。 -" MATLAB Control System S
PSO_Java
- 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域，基于Java语言实现。-Compared with the genetic algorithm, PSO has the advantage is simple and easy and there is no need to adjust many parameters. Has been widely applied to function o
BPbianshi
- 阶跃响应曲线下的bp神经网络的系统辨识，效果良好，能很好的辨识系统。-Bp step response curve of the neural network system identification, good results can be a good identification system.
基于神经网络方法的专家系统源代码
- 基于神经网络的专家系统仿真，把神经网络应用于专家系统，是系统更智能化。
神经网络
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的，并具有自学习和自适应的能力。(Artificial neural network (ANN) is a mathematical model that imitates the behavior characteristics of animal neu
人工嗅觉系统
- 这个文件里面包含了人工嗅觉系统，BP神经网络，数据库，特征提取(This file contains artificial olfactory system, BP neural network, database, feature extraction)
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural networks nonlinear function fitting)
BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合
- 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统状态方程复杂，难以用数学方 法准确建模。在这种情况下，可以建立 BP 神经网络表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成是一个黑箱，首先用系统输入输出数据训练 BP 神经网络，使网络能够表达该未知函数，然后用训练好的 BP 神经网络预测系统输出 。(In engineering applications, some complicated nonlinear systems are often encountered. The equations
神经网络
- 人工神经网络原理及仿真实例及matlab源代码，一个完整的演示系统及其源代码，很强大，代码都是这本书的实例，很好(Artificial neural network theory and simulation examples and matlab source code, a complete demonstration of the system and its source code, very powerful, the code is an example of this book,
BP
- 利用BP网络逼近对象y(k)=u(k)^3+y(k-1)/(1+y(k-1)^2)。采样时间取1ms。输入信号为u(k)=0.5sin(6*pi*t)。(Approximate object y (k), =u (k), ^3+y (k-1) / (1+y (k-1) ^2) using BP networks. Sampling time is 1ms. The input signal is u (k) =0.5sin (6*pi*t).)
BP神经网络的非线性系统建模_非线性函数拟合
- BP神经网络构建根据拟合非线性函数特点确定BP神经网络结构，由于该非线性函数有两个输入参数，一个输出参数，所以BP神经网络结构为2—5—1，即输入层有2个节点，隐含层有5个节点，输出层有1个节点。 从非线性函数中随机得到2000组输入输出数据，从中随机选择1900组作为训练数据，用于网络训练，100组作为测试数据，用于测试网络的拟合性能。(Construction of BP neural network for nonlinear function fitting structure acc
神经网络模式识别
- 模式识别与智能系统是20世纪60年代以来在信号处理、人工智能、控制论、计算机技术等学科基础上发展起来的新型学科。该学科以各种传感器为信息源，以信息处理与模式识别的理论技术为核心，以数学方法与计算机为主要工具，探索对各种媒体信息进行处理、分类、理解并在此基础上构造具有某些智能特性的系统或装置的方法、途径与实现，以提高系统性能。模式识别与智能系统是一门理论与实际紧密结合，具有广泛应用价值的控制科学与工程的重要学科分支。(Pattern recognition and intelligent syst
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合(Nonlinear system modeling of BP neural network nonlinear function fitting)
神经网络mnist
- 利用神经网络对手写识别系统进行分类，正确率高达92%。(Using neural network to classify handwritten recognition system, the correct rate is as high as 92%.)
神经网络预测客运量
- 采用神经网络，结合北京的各项数据，系统预测客运量变化情况，稍稍改参数便可以直接使用(Using neural network, combined with the data of Beijing, the system predicts the change of passenger volume, and it can be used directly with a slight modification of parameters.)