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神经元 的查询结果
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人工智能/神经网络 人工神经网络(Aartificial Neural Network
人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、 ...
数值算法/人工智能 BP神经网络程序,C语言源代码 如下： #include "iostream.h" #include "iomanip.h" #include "stdlib.h" #include "ma
BP神经网络程序,C语言源代码
如下：
#include "iostream.h"
#include "iomanip.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
#include "stdio.h"
#include "time.h"
#include "fstream.h"
#define N 120 //学习样本个数
#define IN 3 //输入层神经元数目
#define HN 2 //隐层神经元数目
#define ON 2 //输出层神经元数目
#def ...
人工智能/神经网络 本文讨论了神经网络PID控制策略
本文讨论了神经网络PID控制策略，提出了一种单神经元自适应PID控制器，给出了控制模型，探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，通过修改神经元控制器连接加权系数 ，构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定，并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控 ...
其他 利用一个单隐层BP网络来逼近一个函数
利用一个单隐层BP网络来逼近一个函数，在改程序中有21组数据。该网络的输入层和输出层的神经元个数均为一。
Labview 基于labview的BP人工神经网络曲线拟合
BP网络的学习过程是由正向传播和误差反向传播组成，把输入样本从输入层传到隐含层单元，经隐含层单元逐层处理后产生一个输出，至输出层，这个过程为正向传播，如果输出层没有得到所期望的输入值，把期望值和输出值的误差信号按原路径返回，并通过修改各层神经元的连接权值，使误差信号为最小。这个过程为反向传播 ...
其他 2013遗传算法工具箱
% 生成训练样本集
clear all;
clc;
P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5;
110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2;
110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5;
220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1;
220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5;
110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5;
110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5];
0 1.318 ...
教程 神经网络和深度学习简介
本文回顾了近期为大众所关注的神经网络：其发展历史，从神经元开始，历经单层神经网络，两层神经网络，直到多层神经网络。共感兴趣的人士参考。
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