落煤残存瓦斯量的确定是采掘工作面瓦斯涌出量预测的重要环节,它直接影响着采掘工作面瓦斯涌出量预测的精度,并与煤的变质程度、落煤粒度、原始瓦斯含量、暴露时间等影响因素呈非线性关系。人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。基于此,作者提出自适应神经网络的落煤残存瓦斯量预测模型,并结合不同矿井落煤残存瓦斯量的实际测定结果进行验证研究。结果表明,自适应调整权值的变步长BP神经网络模型预测精度高,收敛速度快 该预测模型的应用可为采掘工作面瓦斯涌出量的动态预测提供可靠的基础数据,为采掘工作面落煤残存瓦斯量的确定提出了一种全新的方法和思路。
上传时间： 2015-03-12
上传用户：熊少锋
目前开发人工只能的朋友一定会遇到bp算法中八进制的问题，这段程序很好的解决了这个问题。我目前在作模糊控制，神经网络，遗传算法的课题，收集了很多相关程序，望同方向者探讨一二。
上传时间： 2014-01-13
上传用户：comua
人工股市（Artificial Stock Market，简称ASM）是模拟股市运作的一个程序。在这个电脑中的虚拟市场中，若干被称为交易者的人工智能程序(Agent)通过观察它们所在的数字世界中股价和股息的不断变换而做出预测，并且根据这些预测做出购买股票与否以及购买股票数量的决策。反过来，所有的交易者的决策又决定了股票的价格，这样，整个的股票交易市场就构成了一个自我封闭的计算系统。同时，这些交易者都具有学习的能力，可以根据以前预测的成功或者失败对自己的决策进行调整，并且通过一种被称为遗传算法的方法产生创新能力。
标签： Artificial Market Stock 人工
上传时间： 2014-01-04
上传用户：manlian
VC环境下电力系统故障录波数据管理系统，很适合有一定VC编程基础的爱好者学习。
上传时间： 2015-03-14
上传用户：gundan
Autolife模型是一个能够进行“开放式进化”的人工生命系统。每个Agent模型采用可以变化规则表长度的有限自动机模型建模。一方面Agent可以进行自我繁殖，同时模型中的选择机制没有采用显式的适应度函数而是采用能量消耗的简单模型而自发涌现出来，所以可以认为Agent模型是一个类Tierra系统。然而与Tierra、Avida等数字生命模型不同的是，Autolife模型进行了大大的简化，它界面友好，操作直接。虽然没有给每个Agent装配一个虚拟计算机，但是Agent与环境的耦合则可以看成一个图灵机模型，因此Agent可以通过变异而“任意”的编程序。通过Autolife模型，首先人们可以看到一般的生态系统中共存的现象：生物的大爆炸、大灭绝，Agent进化得越来越聪明；其次，用户可以通过变化不同的食物添加规则探索Agent与环境的关系；最后，如果允许Agent通过播种改变环境自动产生食物，那么组织的涌现就是一种不可避免的结果。Agent构成的组织具有自主运动的特性，还可以进行自我修复，可以说Autolife中的组织是一些真正的“活体”。
上传时间： 2015-03-14
上传用户：a6697238
本程序是具有进化能力的人工生命floy，你会看到越来越具有智能的floy会自发的产生。
上传时间： 2015-03-14
上传用户：jcljkh
简单规则演化出来的极似苍蝇的一个人工生命群体floy
上传时间： 2015-03-14
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人工神经元的bp算法，可用于函数拟合，时间序列数据的预测，目前应用非常广泛
上传时间： 2015-03-14
上传用户：cx111111
正弦波发生器，c语言编制的DSP实验测试程序。
标签： 正弦波发生器
上传时间： 2015-03-14
上传用户：wqxstar
一种基于子波特征的模糊神经网络目标识别方法，有一定参考意义
上传时间： 2015-03-15
上传用户：Pzj
