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基于matlab的新型信号处理算法集。包括模拟退火、遗传算法、反向传播神经网络、小波变换等等，对于统计信号处理很有参考价值。-Matlab based on a new type of signal processing algorithms. Including simulated annealing, genetic algorithm, back-propagation neural network, wavelet transform, etc., for statistical sig
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MATLAB编写的误差反向传播（BP）神经网络简单分类器。-MATLAB prepared by error back-propagation [BP] neural network classifier easy.
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matlab神经网络工具箱的实用指南，第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。-matlab neural network toolbox of the Practical Guide, chap neural network are the basic introduction, chapter II, inc
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伺服电机的神经网络参数自整定程序，利用BP误差反向传播算法改变PID 控制参数以获得优越的控制效果-Servo motor parameters of the neural network self-tuning procedures, the use of error back-propagation algorithm BP to change PID control parameters for superior control
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NN neural network for face recognition
supervised feed forward back propagation neural network
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反向传播神经网络例程，单隐层BP网络，简单易懂-Back-propagation neural network routines, a single hidden layer BP network, easy-to-read
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back probagation in neural network
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实验中使用随机反向传播算法对构造的神经网络进行学习，最终得到构造的神经网络的权值矩阵。-Experiment using the random back-propagation algorithm to construct the neural network learning, the final structure of the neural network obtained the weight matrix.
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MATLAB的神经网络工具箱实用指南.
第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。-MATLAB neural network toolbox of practical guidance. The first chapter is a basic introduction to neural networks,
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a back propagation neural network matlab code, learning by levenberg–marquardt algorithm
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a back propagation neural network matlab code, learning by levenberg–marquardt algorithm
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a back propagation neural network matlab code, learning by levenberg–marquardt algorithm
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a back propagation neural network matlab code, learning by levenberg–marquardt algorithm
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feed forward back propagation neural network-feed forward back propagation neural network
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BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
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Back Propagation Neural Network
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神经网络 聚类分析 模式识别 非线性模式识别 反向神经网络-Neural network clustering analysis of nonlinear pattern recognition pattern recognition neural network back
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多输入多输出的三层神经网络（反向传播算法）PID控制(Multi input multi output three layer neural network (back propagation algorithm) PID control)
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深度神经网络训练过程中：首先是进行初始化，根据需求设置神经网络的基本结构；然后进行前向传递（feedforward），层与层之间进行传递，求得误差；然后进行反向传播（back propogation），根据误差最小化原则，使用随机梯度下降法，对各个参数进行求导，确定下降方向，对各个参数进行更新(In the training process of deep neural network, firstly, initialization is carried out, and the basic
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