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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
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
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
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
- 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).)
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%.)
基于模糊神经网络PID算法的电阻炉温控系统
- 基于bp模糊神经网路pid控制系统matlab仿真和相关论文报告(Based on bp fuzzy neural network pid control system matlab simulation and related paper report)
07 神经网络与深度学习
- 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。(The Artificial Neural Network
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.)
BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合
- 使用BP神经网络，实现非线性系统建模，包括完整的程序和测试数据。(BP neural network is used to realize nonlinear system modeling, including complete program and test data.)
《MATLAB 神经网络43个案例分析》源代码&数据
- 《MATLAB 神经网络43个案例分析》全书源代码和数据，注释详细，神经网络学习很有帮助。内含《MATLAB 神经网络43个案例分析》目录:第1章BP神经网络的数据分类语音特征信号分类;第2章 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合等。(Analysis of 43 Cases of Neural Network in MATLAB source code data, detailed comments. Included in the catalogue of 43 Cases Anal
神经网络
- 模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。(he second way to simulate human thinking. This is a non-linear dynamic system, which is characterized by distributed storage of information and parallel
MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）
- 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。(This project is based on Matlab bp neural network Handwritten digit recognition system. With GUI human-computer interactive interface. Read in the
Verilog数字系统设计教程%28第二版%29 夏宇闻.pdf
- 设计词： 数字电路 神经网络 matlab 神经 matlab 仿真 遗传算法(sm3_rst_n, csm2_rst_n, csm1_rst_n, csm0_rst_n, b_10gf_rst_n, f_10gf_rst_n, b_ge_rst_n, f_ge_rst_n, mucus_rst_n, daughter_rst_n, csm0_led_n, csm1_led_n, csm2_led_n, csm3_led_n, hdd_cf_led_n, in_out_irq_n, csm_r