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- 各种类型的神经网络模型Matlab源程序
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- 一类基于概率神经网络的语音识别模型.高质量的毕业论坛。
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- 基于改进的隐马尔可夫和神经网络混合模型的语音识别
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- 建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理, 提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel 倒谱特征系数, 建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.
粗糙集优化神经网络论文集
- 基于粗糙集理论的神经网络研究及应用 基于粗糙集优化神经网络结构的启发式算法 一种结合粗糙集与神经网络的多传感器信息融合算法 构建基于粗糙集和BP神经网络的信用风险预警模型
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- 神经网络也许是计算机计算的将来，一个了解它的好方法是用一个它可以解决的难题来说明。假设给出 500 个字符的代码段，您知道它们是 C、C++、Java 或者 Python。现在构造一个程序，来识别编写这段代码的语言。一种解决方案是构造一个能够学习识别这些语言的神经网络。这篇文章讨论了神经网络的基本功能以及构造神经网络的方法，这样就可以在编码时应用它们了。 根据一个简化的统计，人脑由百亿条神经组成 — 每条神经平均连结到其它几千条神经。通过这种连结方式，神经可以收发不同数量的能量。神经的一个非常
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- matlab 神经网络模型 程序源代码 没有密码 可以自行下载-matlab web model precess code
WNN
- wnn小波神经网络，具体分析了一些小波函数，用于预测模型的输出！-The wnn wavelet neural network, the concrete study some wavelet function, has used in the forecast model the output!
study-on-speech-
- 就目前三种主流的语音识别算法：动态时间规(DTW)、隐马尔科夫模型(HMM)和人工神经网络(ANN)。分析它们的原理、特点及实现过程，对 DTW 的语音识别进行实验，通过对比分析三种算法的特点，结合本文研究的实际情况，选择 DTW 作为研究的重点，提出利用遗传算法对其进行改进。 -The three mainstream speech recognition algorithms: Dynamic Time Regulations (DTW), hidden Markov model (HM
RBF-Model-and-Procedure
- 介绍了RBF神经网络的基本模型，并根据此模型编写了相关的matlab程序，此程序可以以任意精度逼近目标值，最后可得到网络的训练次数，权值和阈值。-Introduce the RBF neural network model, and write program by matlab according to this model, this procedure can be arbitrary precision approaching the target.Finally we can get
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- 函数逼近,首先建立模型，使用径向基神经网络对被控对象进行逼近，希望都能到满意的效果-dasj sdij sdjosd asd
RBF
- 本文采用RBF神经网络控制对双杆机器人进行参数辨识得到其控制模型后，采用PD控制机器人。-In this paper, the RBF neural network to identify the parameters to get the control model of the double-pole robot control, PD control the robot.
wavenn
- 一种基于小波分析理论的神经网络模型，该模型克服了BP 神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷-Based on wavelet analysis theory neural network model that overcomes the BP neural network model exists slow convergence, structural design blind, easy to fall into local minimum point defe
BP
- 本文结合遗传算法对BP算法进行优化，建立了改进的BP神经网络模型。最后，充分利用MATLAB语言的各自优势，进行编程-In this paper, the genetic algorithm to optimize BP algorithm, establish an improved BP neural network model. Finally, make full use of their respective advantages MATLAB language programming
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- 本书通过案例讲述时间序列分析有关的概念和方法, 不仅介绍了ARMA模型、状态空间模型、Kalman滤波、单位根检验和GRACH模型等一元时间序列方法, 还介绍了很多最新的多元时间序列方法, 如线性协整、门限协整、VAR模型、Granger因果检验、神经网络模型、可加AR模型和谱估计等. 书中强调对真实的时间序列数据进行分析, 全程使用R软件分析了各个科学领域的实际数据, 还分析了金融和经济数据的例子. 本书例题用到的实际数据都可以从网上下载.-Book time series analysis
卷积神经网络人脸识别程序
- 深度学习中用卷积神经网络来训练模型，输入人脸图像到模型中从而进一步识别
chapter three
- 第三章：机器人神经网络自适应控制 基于模型不确定补偿 基于模块逼近(Chapter 3: adaptive control of robot neural network Model uncertainty compensation Module approximation)
mohu
- 模糊神经网络的预测代码，可用于电力负荷预测或者评价模型(The prediction code of fuzzy neural network can be applied to power load forecasting or evaluation model.)
keras人脸识别
- 利用Keras实现从摄像头读取的视频种检测和识别人脸，基于tensorflow+opencv，搭建了卷积神经网络模型