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搜索资源 - Multi Neural Network
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现有数字信号自动调制识别方法大多只适用于无记忆信号，如PSK、ASK、FSK信号等。将有记忆
信号(MSK信号)和无记忆信号一起考虑，提出了一种改进的数字信号自动识别方法。该方法采用信号的瞬时统
计量作为特征参数，采用多层神经网络作为分类器。计算机仿真表明：当噪声采用高斯白噪声，并且信噪比大于
l5 dB时，识别率高于96％ ；当信噪比不低于l0 dB时，识别率不低于90％。,Existing digital signal automatic modulation recognition
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Fast Artificial Neural Network Library是一个免费开源的神经网络库，它用C实现了支持全连接及稀连接的多层人工神经网络，并且支持定点和浮点数的跨平台运行。库中包含有易于处理训练数据的框架。它易于使用、通用、文档完备并且快速。目前已有PHP, C++, .NET, Ada, Python, Delphi, Octave, Ruby, Prolog Pure Data 和 Mathematica的绑定。库中还附有一本带例子和关于如何使用本库的建议的参考手册，本库也有
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PNN又称为概率神经网络,它最初由数学家Specht于1990年提出,后经Master[1995]等不断发展和完善,已成功地应用于机器学习、人工智能、自动控制等众多领域.概率神经网络比多层前馈网络的数学原理简单,且易于实现-PNN is also known as the probabilistic neural network, which was first introduced by the mathematician Specht in 1990, after the Master [1
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提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像
的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分
数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光
谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network
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本文介绍了一种新的多神经网络分类器集成方法,适合学习神经网络的学习者参考-This paper introduces a new multi-neural network classifier integration method, suitable for learners to study neural network reference
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一些数据挖掘算法相关,包含定义网络拓扑,有关高血压研究方面的数据,朴素贝叶斯分类,关联规则基本概念,数据挖掘算法,
决策树方法在数据挖掘中的应用,训练贝叶斯信念网络,后向传播,贝叶斯信念网络,后向传播和可解释性,多层前馈神经网络-Some relevant data mining algorithms, including the definition of network topology, the high blood pressure research data, Naive Baye
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模式识别的
图像的贝叶斯分类
图像的贝叶斯分类
神经网络模式识别-Bayesian pattern recognition image classification image of the Bayesian classifier neural network pattern recognition
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针对实际项目采用了webservice进行搭建分布应用及多线程进行分布式并行开发应用。本项目主要针对图象学的图象处理对已存在的图象进行数字识别，本项目还利用BP神经网络（人工智能）技术进行识别应用，本项目采用OCR、体征、BP三种识别方法进行有效识别，识别效率达到98 -100 ，运行效率95ms/56ms/0.9ms。-Webservice used for the actual project to build distributed applications and multi-threa
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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在工业生产过程中,针对纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种
基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法。这种方法不需要建
立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温-主汽压力
对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。
-In the industrial production process for a pure delay, time-varying, strong coupl
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传感器信息融合及其在机器人中的应用
摘要：多传感器信息融合即融合多个传感器提供的冗余、互补或更实时的信息，可以获得系统所需的
更准确和更精确的信息。介绍了神经网络融合方法，探讨了信息融合技术在机器人方面的应用。机器
人避障实验验证了所提方法的有效性。
关键词：多传感器信息融合(MIF)；神经网络；移动机器人；避障；-Sensor Information Fusion and Its Application in Robot Summary: Multi-sensor data f
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Bayesian Multi Layer Perceptron Neural Network
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RNNSIM ver. 1.0 is a program with an intercative graphical user interface
(GUI) that runs under MATLAB ver. 5.0 or higher. The program can be used
in training and testing the Random Neural Network(RNN) models.
This version (ver. 1.0) impleme
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用MATLAB实现二层bp神经网络的计算。可以改变阈值和权值以改进算法，并可以将该方法推广到多层网络。-Using MATLAB to achieve the second floor bp neural network computing. Can change the threshold value and weight to improve the algorithm and the method can be extended to the multi-layer network.
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混沌时间序列 基于人工神经网络的一步或多步预测-Chaotic time series based on artificial neural network or multi-step prediction step
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编写BP神经网络系统，可适应多节点输入输出的人工神经网络训练，即可以自由定义输入节点的个数，隐层节点个数，输出节点个数以及样本的个数。-Preparation of BP neural network system can be adapted to multi-node input and output of the artificial neural network training, that is free to define the number of input nodes, hid
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基于模糊神经网络的多传感器信息融合，提出了一种简单、有效的分区算法来确定障碍物的距离和方位。采用BP神经网络对障碍物环境进行分类以及模式识别，为移动机器人的导航和避障提供了一种有效的方法。-Fuzzy neural network based multi-sensor information fusion, we propose a simple and effective algorithm to determine the partition barrier distance and dir
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Multi-step-prediction of chaotic time series based
on co-evolutionary recurrent neural network
协同进化递归神经网络的多步混沌时间序列预测-This paper proposes a co-evolutionary recurrent neural network (CERNN) for the multi-step-prediction of chaotic
time series, it
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基于scala实现的BP多层神经网络源程序，带有测试用例-n implementation in Scala written by Yann Nicolas
This Scala implementation of a neural network, allows the execution and the training of a multi-layer perceptron.
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method based on Neural
Network (NN) technique and accompanied with MMSE
(Minimum Mean Square Error), which corrects at the receiver
level, the Non-Linear (NL) distortions due to the HPA (High
Power Amplifier).-In this paper, we present a meth
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