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三层前馈神经网络的BP算法。程序具有以下功能：
（1） 允许选择各层节点数；
（2） 允许选用不同的学习率η；
（3） 能对权值进行初始化，初始化用[-1、1]区间的随机数；
（4）允许选用单极性和双极性两种不同Sigmoid型转移函数。
-Three-tier feed-forward neural network BP algorithm. Procedures have the following functions: (1) allows to choose the
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* Lightweight backpropagation neural network.
* This a lightweight library implementating a neural network for use
* in C and C++ programs. It is intended for use in applications that
* just happen to need a simply neural network and do not
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这是一个用动量法和自适应学习速率法改良过后的BP神经网络。编绎环境为VC9.0。当网络训练完成后。能查看误差曲线图。-This is a method with momentum and adaptive learning rate method, after the BP neural network improved. Code Interpretation of the environment VC9.0. When the network training is completed. C
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Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。-
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A very simple example of Neural Networks using back propagation This program is a simple example of Neural Networks using back propagation. My code has all basic functionalities like learning rate, load net, save net, etc. You can have as many layer
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Here present ed working of the fifth generation intelligent radio that is Cognitive Radio (CR) system which works on predictive data rate and ANFIS based learning scheme is proposed to introduce intelligence in it. The performance of this has been co
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人工神经网络BP算法,C++编写，可以： 1、动态改变学习速率 2、加入动量项 3、可暂停运算 4、可将网络以文件的形式保存、恢复-Artificial neural network BP algorithm, C++ to write, you can: a dynamically changing learning rate to 2 by adding momentum item 3, may suspend the operator 4 network to save the file
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近红外光谱分析中的BP模型建立过程，其中在原有BP神经网络模型的基础上自己编程加入了近红外模型验证系数的计算，如R-SquareC.R-SquareP,RMSEC,RMSEP,RSD等。并加入循环语句，设定区间程序可以自动运行并判断最佳隐含层结点数，最佳学习速率，动量因子，训练次数等，同时加入一个验证校正模型实例。-The process of BP model in near infrared spectrum analysis, including the original BP neura
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MATLAB CODE FOR HOW TO SELECT LEARNING RATE VALUE THAT BAEST IN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK
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现代信号处理中谱估计在matlab中的使用，解耦，恢复原信号，进行逐步线性回归，迭代自组织数据分析，关于神经网络控制，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，通过反复训练模板能有较高的识别率，一种流形学习算法（很好用）。-Modern signal processing used in the spectral estimation in matlab, Decoupling, restore the original signal, Stepwise linear regression, I
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多层神经网络，在训练过程中采用自适应学习率Adagrad方法。可以实现回归或分类问题。(The adaptive learning rate Adagrad method is adopted in the training process of the multilayer neural network. Regression or classification problems can be achieved.)
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概率神经网络(Probabilistic Neural Network)是由D.F.Speeht博士在1989年首先提出，是径向基网络的一个分支，属于前馈网络的一种。它具有如下优点：学习过程简单、训练速度快；分类更准确，容错性好等。从本质上说，它属于一种有监督的网络分类器，基于贝叶斯最小风险准则。(The rate neural network, first proposed in 1989, is a branch of the RBF network and is one of the fe
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