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MATLAB中神经网络工具箱的使用说明文档-MATLAB neural network toolbox in the instructions for use
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nnToolKit 神经网络工具包是基于 MATLAB 神经网络工具箱自行开发的一组神经网络算法函数库，其中的函数在MATLAB环境下均可独立运行，并可打包成DLL组件，这些组件作为独立的COM对象，可以直接被Visual Basic、Visual C++ 、C++ Builder或其它支持COM的高级语言所引用。本工具包中包含的算法包括BP算法中的一些改进算法、模糊神经网络、小波神经网络、遗传算法优化神经网络权值改进算法等，根据需要，读者还可以对该工具包进行扩展，即扩充一些新的函数，以实现特殊
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BP神经网络 MATLAB源码 没有用到神经网络工具箱-BP neural network source code is not used MATLAB neural network toolbox
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MATLAB神经网络工具箱ＢＰ算法的比较，比较它们的训练时间长短以所达到的效果-MATLAB neural network toolbox BP algorithm compares the length of their training time in order to achieve the effect of the so
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Parzen概率神经网络工具箱及代码实现分类，供学习应用者参考。-Parzen Probabilistic Neural network toolbox and code to achieve the classification for the study and application in Taiwan.
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：人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用，但利用神经网络
解决实际问题时，经常涉及到大量的数值计算问题，而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和
辅助设计是件十分麻烦的事情，为了解决这个矛盾，Matlab工具箱中专fq编制了大量有关设计BP网络模型的工
具函数 本文分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数，并给出了部分重要工具函
数的实际应用．-: Artificial Neural Networks in
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支持向量机和BP神经网络虽然都可以用来做非线性回归，但它们所基于的理论基础不同，回归的机理也不相同。支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。为了验证这种观点，本文编写了支持向量机非线性回归的通用Matlab程序和基于神经网络工具箱的BP神经网络仿真模块，仿真结果证实，支持向量机做非线性回归不仅泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。-SVM and BP neural networks, although non-linear regr
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介绍matlab中神经网络工具箱的PDF说明书-Introduced in matlab neural network toolbox of PDF manuals
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本书重点介绍了ＭＡＴＬＡＢ６.５神经网络工具箱中各种神经网络模型及基本理论，以及各种神经网络模型的MATLAB仿真程序设计方法，提供了MATLAB中神经网络工具箱函数的详解，对图形用户界面、SIMULINK和自定义神经网络等内容也进行了简介。-This book focuses on the neural network toolbox MATLAB6.5 various neural network models and basic theory, and a variety of neura
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使用MATLAB神经网络工具箱创建了前馈型三层BP神经网络。在这一部分，本文还介绍了如何实现VB与MATLAB的集成，并编写了程序。该程序可实现对新产品的模拟评价，并得到预测结果。这种模拟评价可大大提高食品配料研发的效率。-Use MATLAB toolbox created feedforward neural network type three BP neural network. In this part, this paper also introduces how to realiz
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不用工具箱实现的单隐层BP神经网络MATLAB源码。以2维传递函数为对象，获得输入输出数据。建模效果良好。-Toolbox achieved without a single hidden layer BP neural network MATLAB source. In two-dimensional transfer function for the object, to obtain input and output data. Modeling good effect.
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自己写的BP网络模式识别matlab的m文件，没有调用工具箱函数，本例为两输入，一输出，可自己修改开发-Write your own BP neural network pattern recognition matlab m files, without calling toolbox function, in this case two inputs, one output, can modify their own development
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This project provides matlab class for implementation of convolutional neural networks. This networks was developed by Yann LeCun and have sucessfully used in many practical applications, such as handwritten digits recognition, face detection, robot
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MATLAB神经网络工具箱函数说明：本文档中所列出的函数适用于MATLAB5.3以上版本，为了简明起见，只列出了函数名，若需要进一步的说明，请参阅MATLAB的帮助文档。-MATLAB neural network toolbox function: function listed in this document apply to MATLAB5.3 above, for the sake of brevity, only a list of function names, if you ne
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matlab实现的BP神经网络程序（没有使用ANN toolbox）。包含一个实例程序，写在main.m中。main2.m是引入动量项的改进算法，main3.m是引入自适应调整学习速率的改进方法。-the matlab program of BP neural network（without using ANN toolbox）。The files including a instance（wirtten in main.m）。
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采用Matlab工具箱函数建立神经网络，对一些基本的神经网络参数进行了说明，深入了解参考Matlab帮助文档-Matlab toolbox functions using a neural network, the neural network to some of the basic parameters are described in depth understanding of the reference Matlab help documentation
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matlab补偿模糊神经网络源代码
本文中有两个函数m文件：model126.m是一个用于预测的完全没有用工具箱函数的补偿模糊神经网络主程序，用于仿真、对比训练数据和网络输出的差异；cb.m是一个非线性系统的数学模型，在model126.m中用“ode45”函数求解这个数学模型后，可以得到105个x1(t)、x2(t)和y(t)，从而建立起一个两输入一输出的补偿模糊神经网络。(There are two function m file in this paper: model126.m is
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