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人工神经

  • bp算法实现

    bp算法实现,运行正常。人工神经网络中BP算法实现了多层反馈式学习过程

    标签: 算法

    上传时间: 2013-12-10

    上传用户:Thuan

  • 这里和大家分享的几种基础的分类方法

    这里和大家分享的几种基础的分类方法,其中包括判别聚类分析、人工神经网络、主成分分析等

    标签: 分类

    上传时间: 2017-02-19

    上传用户:sjyy1001

  • MA11AB与VC++混合编程

    MA11AB与VC++混合编程,开发了水轮机综合特性曲线数据处理系统。该系 统利用VC++友好的界面编程对水轮机综合特性曲线已知区域数据进行提取,使用MATLAB 搜索引擎调用RBF人工神经网络库对提取数据进行拟合并结合边界约束条件对未知区域内的 数据进行预测

    标签: MA 11 AB VC

    上传时间: 2014-02-13

    上传用户:zukfu

  • 人工智能是现在科学发展的热门

    人工智能是现在科学发展的热门,该程序通过人工神经网络的原理实现图像的分类功能

    标签: 人工智能 发展

    上传时间: 2017-06-21

    上传用户:onewq

  • 计算科学引论的一些算法和课件

    计算科学引论的一些算法和课件,包含基因算法和人工神经网络

    标签: 计算 算法

    上传时间: 2017-09-09

    上传用户:lgnf

  • 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

    标签: 任春梅基于labview的BP人工神经网络曲线拟合

    上传时间: 2015-05-07

    上传用户:zh_sh_y

  • 股票价格预测

    股票分析和预测是一个复杂的研究领域,本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合,针对股票市场这一非线性系统,运用BP神经网络,研究基于历史数据分析的股票预测模型,同时,对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、BP算法的学习规则、权值和阈值等,构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型,研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且,利用搭建起的BP神经网络预测模型,采用多输入单输出、单隐含层的系统,用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练,选用学习率可变的动量BP算法,同时,对网络结构进行了隐含层节点的优化,多次尝试,确定最为合理、可行的隐含层节点数,从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。

    标签: 股票 价格

    上传时间: 2017-05-11

    上传用户:wd1314

  • 多传感器数据融合理论及应用(第二版)

    本教材在“对潜在目标的跟踪和识别中多传感器多目标数据融合技术”这门短期课程,做了一些新的数据融合算法进行解释和举例说明。许多读者对其中三个领域特别感兴趣,即贝叶斯推理、人工神经网络和模糊逻辑。本书正是包含了这些新发展起来的内容,满足了对这些知识有需求的读者。

    标签: 多传感器 数据融合

    上传时间: 2017-05-20

    上传用户:dahui83

  • OpenCV 3计算机视觉 Python语言实现(第二版).pdf

    OpenCV 3是一种先进的计算机视觉库,可以用于各种图像和视频处理操作,通过OpenCV 3 能很容易地实现一些有前景且功能先进的应用(比如:人脸识别或目标跟踪等)。理解与计算机视觉相关的算法、模型以及OpenCV 3 API背后的基本概念,有助于开发现实世界中的各种应用程序(比如:安全和监视领域的工具)。本书将从图像处理的基本操作出发,带你开启先进计算机视觉概念的探索之旅。计算机视觉是一个快速发展的学科,在现实生活中,它的应用增长得非常快,因此写作本书的目的是为了帮助计算机视觉领域的新手和想要了解全新的OpenCV 3.0.0的计算机视觉专家。通过阅读本书,你将学到:安装和熟练使用基于Python的OpenCV 3的API掌握图像处理和视频分析的基础知识在图像和视频中检测和识别目标使用OpenCV检测和识别人脸训练和使用自己的对象分类器了解计算机视觉中的机器学习概念使用OpenCV的人工神经网络来解决实际问题开发现实生活中的计算机视觉应用

    标签: opencv 计算机视觉 python

    上传时间: 2022-05-14

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  • 现代无线通信系统盲处理技术新进展基于智能算法

    《现代通信系统盲处理技术新进展---基于智能算法》主要由以下8章组成:  第1章简要介绍无线通信系统的结构和发展概况,以及其盲处理算法的相关知识。第2章介绍人工神经网络及相应知识,从BP神经网络若手研究盲处理问题,同时给出复数域BP神经网络的信号盲处理方法和该类方法的优缺点说明。在第3章中介绍智能体的概念,并给出基于多智能体系统的盲处理方法。第4章介绍基于支持向量机框架下的盲处理算法,介绍支持向批机的原理,给出基于ε- 支持向量回归机的信道估计新方法,并介绍基千支持向批回归方法的MPSK和QAM的盲信号处理方法,然后引入星座匹配误差函数,并根据线性支持向搅回归和有序风险最小化原则,由恒模和星座匹配误差函数联合组成的新经验风险项构造一个新的代价函数,进而通过迭代求解优化问题获得均衡器。第5章介绍神经动力学和反馈神经网络的相关知识,特别地从神经动力学角度论述连续反馈神经网络可有效飞作的原因,论述反馈神经网络权值矩阵对吸引子和相轨迹的影响。并给出如何根据系统接收信号与发送信号之间的子空间关系,构造一个适用于现代通信系统中的盲检测的特定性能函数和优化问题。第6章分别展示如何基于连续多阈值神经元Hopfield网络模型实现通信信号盲处理的理论和方法,针对多相制信号的特点给出两种连续相位多阙值激励函数形式,并分析讨论该两类激励函数参数的选择、分别给出连续多阈值神经元 Hopfield 网络工作于同步和异步模式下的新能队函数及其相关证明。介绍采用幅相连续激励法解决稀疏QAM 信号的盲检测思路,并针对 QAM 信号的特点,分别给出连续幅度和相位多阙值激励函数形式,分析讨论该类激励函数的特点。第7章则电在从另一个角度提出采用同相正交振幅连续激励法解决密集QAM信号盲检测方法。介绍如何从激励函数角度分析放大因子选择的范围;给出该特定问题的同步和异步运行模式下的新能量函数形式;并证明和分析所设计的能量函数部分定理;介绍在基于反馈神经网络的信号盲处理方法这一研究课题中发现的几类现象,包括当信号的统计信息缺失或失真情况下,连续多阈值神经元反馈神经网络的盲检测能力:通用高阶QMA的激励函数被使用作为低阶QAM信号盲检测问题时的适用性......

    标签: 无线通信系统 智能算法

    上传时间: 2022-07-09

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