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基于感知器神经网络处理复杂的分类问题-based perceptron neural network to handle complex classification problems
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落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌
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实验使用BP神经网络来逼近一个较复杂的正弦函数，并观察BP神经网络的各个参数对BP神经网络的影响.-Experimental use of BP neural network to approximate a more complex sine function, and to observe the parameters of BP neural network on the impact of BP neural network.
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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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这是神经网络算法的第二部分，有MATLAB编写，功能是复杂神经网络中的穷举算法，校赛是编写的-This is a neural network algorithm for the second part of the preparation have MATLAB, function is a complex neural network in the exhaustive algorithm, the school is prepared race
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倒立摆是一种复杂、时变、非线性、强耦合、自然不稳定的高阶系统，许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来。基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型，其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数，隐含层采用Logsig函数，输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练，并与线性反馈控制逻辑算法对比，表明倒立摆控制B
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一个复杂系统神经网络辨识,采用改进BP算法对随机噪声的二阶系统进行模型辨识,效果挺好的.-A complex neural network system identification, using BP algorithm to improve the random noise of the second-order system identification model, the effect of the good.
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神经网络是由大量简单的基本元件—神经元相互连接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，而大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。-Neural network is a large number of simple basic components- made of neurons interconnected adaptive nonlinear dynamic systems. Each neuron structure and function of relativel
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用神经网络算中的BP算法对复杂函数的快速拟合-The BP neural network algorithm used to achieve rapid fitting of complex functions
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由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习
等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径
-As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
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复杂环境下的数据分析和神经网络模型的确定，以及隐含层权值训练及其结果表达-Complex environment of data analysis and neural network model to determine, as well as training in the hidden layer weights and the results expressed
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ART网络采用竞争学习策略和自稳机制，能够对任意复杂的环境输入模式实现自稳定和自组织的识别。ART神经网络模型主要有三种结构，即ART1、ART2、ART3。ART1用于处理二进制输入的信息，ART2可用于处理二进制和模拟信息两种输入，ART3具有人类神经元生物电-化学反应机制，用于分级搜索。-ART network adopt competitive learning strategy and instability mechanism, since any complex environme
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人工神经网络(Artificial Neural Network)是从生理角度对智能的模拟，具有极
高的学习能力和自适应能力，能够以任意精度逼近任意函数，完成对系统的仿真；
而遗传算法是对自然界生物进化过程的模拟，具有极强的全局寻优能力，这两种
算法都是当下研究较多的智能方法。将这两种方法与常规的 PID 控制相结合，
构成智能 PID 控制器，使其具有参数自整定、自适应的能力，以适应复杂环境
下的控制要求，这一思路对提高控制效果具有很好的现实意义。
-Artificia
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摘 要： 介绍BP算法神经网络由线拟舍方法，并借助MATLAB工具箱函数将它运用于方解石色散特性研
究，通过拟合效果图，误差曲线，误差范数反映BP神经网络的优越性，体现BP算法较高的预测能力和良好的泛化能
力，并且可以自动地确定数学模型．精确度高，原理也较简单，尤其对复杂的输入输出系统具有更好的效果。-Abstract： Curve fitting method of BP neural network was introduced and applied in the model of
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回转窑的生产过程是一个复杂的物理化学反应过程，具有大惯性、纯滞后、非线性等
特点。工艺过程复杂多变，难以得到精确的数学模型.本文利用BP神经网络可以实现任意非
线性映射的特点建立其神经网络预测模型,结合广西某大型水泥厂实时采集的生产数据，进
行仿真研究。仿真结果表明，该模型能够很好的预测水泥回转窑的温度。 -Rotary kiln production process is a complex physical and chemical reaction process, with
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MATLAB在智能网络管理信息处理中的应用.智能网络管理中利用神经网络进行故障诊断预测时，经常遇到复杂信息处理问题，如大运算量的矩阵计算，利用Matlab的强大计算功能来解决该问题。并阐述了将该功能与应用系统无缝集成的三种方式，最后，用一个在智能网络管理信息处理中的具体实例详细说明实现的步骤。
-MATLAB applications in information processing in the intelligent network management.Intelligent net
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农作物虫情预测。BP神经网络具有对非线性复杂系统预测的良好特性，可以有效地描述其本身具有的不确定、多输入等复杂的非线性特性。-Prediction of crop pests. BP neural network has the good characteristics of nonlinear complex systems, prediction, can effectively describe the complex non-linear characteristics of the i
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BP神经网络预测模型的非线性逼近功能很好，能够成功的预测复杂的数据结构-The BP neural network model of nonlinear approximate function is very good, can successfully predict complex data structure
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一些通过优化算法将BP神经网络进行优化后的代码，对于处理复杂数据有一定的优点。-Optimization algorithm BP neural network optimized code has certain advantages for the treatment of complex data.
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深度学习MATLAB的工具箱，包括CNN、RNN、CAE、LSTM等复杂的神经网络的代码。(Deep learning MATLAB toolbox, including CNN, RNN, CAE, LSTM and other complex neural network code.)
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