代码搜索：网络终端
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代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/430329/8756086
m bp2.m
%bp2.m; 例4.2
%
P=[-3,2];T=[0.4,0.8];
net=newlind(P,T); %设计线性网络
y=sim(net,P);
w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1}
net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); %创建前向BP网络
www.eeworm.com/read/384783/8843742
m newpnn123.m
% Example 4.17
%
close all
clear
echo on
%NEWPNN--设计概率神经网络
%SIM--对概率神经网络进行仿真
pause
clc
% P是样本数据, T是表示样本类别的下表矩阵
P=[0.045944 0.747493 50 132 25;
0.046046 0.711557 48 128 25;
0.08173 0.
www.eeworm.com/read/384597/8857123
m 某个例子.m
用神经网络工具箱实现三层BP网络
% 读入训练数据和测试数据
Input = [];
Output = [];
str = {'Test','Check'};
Data = textread([str{1},'.txt']);
% 读训练数据
Input = Data(:,1:end-1);
% 取数据表的前五列（主从成分）
Output = Data(:,end
www.eeworm.com/read/365487/9861449
m bp2.m
%bp2.m; 例4.2
%
P=[-3,2];T=[0.4,0.8];
net=newlind(P,T); %设计线性网络
y=sim(net,P);
w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1}
net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); %创建前向BP网络
www.eeworm.com/read/169008/9885682
java dynashow.java
/**
* Title: Java网络编程演示
* Description: Java网络编程演示，用于北京师范大学计算机系Java课程教学示范。
* Copyright: Copyright (c) 2001
* Company: 北京师范大学计算机系
* @author 孙一林
* @version 1.0
*/
import java.io.*
www.eeworm.com/read/162501/10301117
txt readme.txt
TFTP文件传输网络应用实验用例
目录文件结构：
tftp_test
├─ main.c ( C语言主源文件 )
├─ ethernet.c ( RTL8019芯片控制函数源文件 )
├─ flash.c ( Flash擦写函数源文件 )
├─ NetworkApply.c ( 网络应用源文件 )
├─ ethernet.
www.eeworm.com/read/354899/10316965
m bp2.m
%bp2.m; 例4.2
%
P=[-3,2];T=[0.4,0.8];
net=newlind(P,T); %设计线性网络
y=sim(net,P);
w1=net.iw{1,1},b1=net.b{1}
net=newcf(minmax(P),[1],{'tansig'}); %创建前向BP网络
www.eeworm.com/read/425550/10348511
m newpnn123.m
% Example 4.17
%
close all
clear
echo on
%NEWPNN--设计概率神经网络
%SIM--对概率神经网络进行仿真
pause
clc
% P是样本数据, T是表示样本类别的下表矩阵
P=[0.045944 0.747493 50 132 25;
0.046046 0.711557 48 128 25;
0.08173 0.
www.eeworm.com/read/161373/10421331
h backprop.h
#ifndef _BACKPROP_H_
#define _BACKPROP_H_
#define BIGRND 0X7fffffff
/*********************************************************************
神经网络的数据结构。网络为一个全连接的三层前向结构，每层单元0是阈值，
所以真正的神经元编号为1－n