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BpNet_src
- BP神经网络源代码，代码详细设计了网络节点、迭代过程、及调用接口，在VC6.0下调用测试通过-BP neural network source code, code detailed design of the network nodes, iterative process, and call interfaces, in VC6.0 under test by calling
netrualnetC
- 三层BP神经网络C语言代码,能实现自我学习，跟踪性能较好-BP neural network C language code, can achieve self-learning, better tracking performance
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- 神经网络模式识别及其实现的源程序，开发环境：vc
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- PCNN的相关算法的实现：一定条件下PCNN动态行为的分析；一种基于脉冲耦合神经网络的最短路径算法
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- 此为一个关于神经网络的简单程序-This is a simple program neural networks !!!!!!!!
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- bp神经网络原理,利用最小均方误差来进行权值修改，能够解决一般的线性函数模拟。-bp neural network used meansquareerror
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- 工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果
神经网络反向传播的一个例子-人脸角度识别
- 神经网络反向传播的一个例子-人脸角度识别，是用C++写的，对于神经网络的初学者很有帮助
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- bp神经网络算法程序 神经网络扩展分类应用-bp neural network algorithm neural network expansion program classification applications
BP-shenjing
- chapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法-chapter3 genetic algorithm BP neural network optimization algorithm based ,,,,,,,,
BPNET
- 常用数据结构，人工神经网络BP算法(含说明）-Common data structures, artificial neural network BP algorithm (including instructions)
RBF
- 针对传统的PID控制器参数固 定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特 点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp,ki,kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID 参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。-Traditional PID controller parameters fixed
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- 支持向量机非线性回归通用matlab程序 支持向量机和BP神经网络非线性回归之比较研究,-Support vector machine (SVM) general matlab nonlinear regression support vector machine (SVM) and BP neural network nonlinear regression of the comparative study,
基于Kalman滤波的神经网络快速学习算法及应用
- 一篇关于kalman滤波器论文，非常值得学习(a paper about kalman algrithom)
clieatshormest
- BP网络神经源程序,由Visual C编程,程序简练,实用,()
qphbyag
- neural network,神经网络的BP算法的代码,保证能运行,Back Propagation()
djvice
- 神经网络实例,可以改造成自己的东西,算法不错,无版权()
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- 双向记忆网络,两层非线性反馈神经记忆网络()
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- 标准BP神经网络算法程序：动量BP算法程序：％ 调用 TRAINGDX 算法训练 BP 网络 粒子群优化神经网络源程序()
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- 模拟退火是一种启发式算法,适用于数据挖掘,对神经网络的局部最优问题能很好解决()