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找到约 145 项符合 HOpfield 的查询结果

人工智能/神经网络 C++神经网络开发包ANNIE

C++神经网络开发包ANNIE,可以用C++语言开发各种神经网络:如BP,RBF,HOPFIELD等,同时随附件带有基于VC和.NET环境的示例源程序
https://www.eeworm.com/dl/650/140283.html
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人工智能/神经网络 一组老外编写的神经网络源代码

一组老外编写的神经网络源代码,非常值得收藏和研究。有BPN、ART1、ADALINE、SOM、CPN、HOPFIELD、BOLTZMAN等神经网络。吐血推荐在进行神经网络编程的朋友下载。
https://www.eeworm.com/dl/650/130154.html
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技术资料 约束流体模糊神经智能计算机的建模研究

在结合microliquidic logic[1 ]基础上,经充分整合相关学科知识,耦合相关领域最新科学技术基础上,首次提出了“约束流体模糊神经智能计算机”的概念;并初步给出了基于Hopfield 型
https://www.eeworm.com/dl/914352.html
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人工智能/神经网络 Apriori源代码

Apriori源代码,包含c++/java实现;<br>神经网络算法源程序,如SOM、HOPFIELD、CPN、BPN、BOLTZMAN、ART、ADALINE,同时提供针对不同算法的演示源程序;遗传C源代码;外加充实的数据挖掘的算法讲解ppt
https://www.eeworm.com/dl/650/352205.html
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技术资料 基于混沌和遗传算法的优化测试生成算法

基于组合电路测试生成的Hopfield 神经网络模型,讨论分析了利用混沌神经网络的全局搜索能力进行测试生成的有效算法和基于遗传算法的自适应测试生成。基于混沌神经网络的算法利用混沌所表现出的遍历性与内随
https://www.eeworm.com/dl/924108.html
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人工智能/神经网络 开发环境:C++ 简要说明:这程序是《神经网络模式识别及其实现》(Pattern Recognition with Neural Networks in C++)美Abhijit S. Pandya

开发环境:C++ 简要说明:这程序是《神经网络模式识别及其实现》(Pattern Recognition with Neural Networks in C++)美Abhijit S. Pandya等著电子工业出版社1999年6月,书号ISBN 7-5053-5088-9的第九章<神经联想记忆和Hopfield网络>附的程序。
https://www.eeworm.com/dl/650/140277.html
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人工智能/神经网络 线性神经网络

线性神经网络,BP神经网络,Hopfield神经网格,Elman神经网络,RBF神经网络;在模型应用模块中实现了六种实际应用:RBF网络的船用柴油机故障诊断,BP网络的齿轮箱故障诊断,SOM网络的回热系统故障诊断,BP网络的设备状态分类器,SOM网络的人口比例样本分类,SOM网络的土壤性状样本分类。 ...
https://www.eeworm.com/dl/650/369168.html
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技术资料 人工神经网络原理及仿真实例---机械工业出版社

木书以神经网络结构为主线,以学习算法为副线,详细介绍了神经网络结构和算法步骤,并给出实例和练习,目的是使读者易看懂,能动手,会应用。主要内容包括:人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、 Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞 ...
https://www.eeworm.com/dl/839273.html
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其他书籍 两本神经网络方面的经典电子书 人工神经网络导论.pdf 人工神经网络实用教程.pdf 神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有:神经网络的概念

两本神经网络方面的经典电子书 人工神经网络导论.pdf 人工神经网络实用教程.pdf 神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有:神经网络的概念,神经网络的分类与学习方法,前向神经网络模型及其算法,改进的BP网络及其控制、辨识建模,基于遗传算法的神经网络,基于模糊理论的神经网络,RBF网络及其在混沌背景 ...
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技术资料 神经网络设计+.+美国+Hagan.清晰版

本书主要讲述神经网络的基本概念,介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章,内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论 ...
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