基于labview虚拟示波器，可以用于虚拟试验。及仪器的开发等
上传时间： 2013-12-10
上传用户：silenthink
本程序是BP算法的演示程序, 其中的Levenberg-Marquardt算法具有实用价值. 一、网络训练 程序默认状态是样本训练状态,现将样本训练状态下的如何训练网络进行说明: 1.系统精度: 定义系统目标精度,根据需要定义网络训练误差精度.误差公式是对训练出网络的输出层节点和实际的网络输出结果求平方差的和. 最大训练次数: 默认为10000次,根据需要调整,如果到达最大训练次数网络还未能达到目标精度,程序退出. 3.步长: 默认为0.01,由于采用变步长算法,一般不需人工设置. 4.输入层数目: 人工神经网络的输入层神经元的节点数目. 5.隐含层数目: 人工神经网络的隐含层神经元的节点数目. 6.输出层数目: 人工神经网络的输出层神经元的节点数目. 7.训练算法: 强烈建议选取Levenberg-Marquardt算法,该算法经过测试比较稳定. 8.激活函数: 不同的网络激活函数表现的性能不同,可根据实际情况选择. 9.样本数据的处理: 由于程序没有实现归一化功能, 因此用来训练的样本数据首先要归一化后才能进行训练.
标签： Levenberg-Marquardt 程序 状态 样本
上传时间： 2013-12-19
上传用户：firstbyte
BP神经网络的设计前向型神经网络的实例，基于Matlab环境。
上传时间： 2014-01-11
上传用户：txfyddz
给出了基于神经网络的手写体数字的识别程序，并对BP神经网络进行了一些改进
上传时间： 2014-05-23
上传用户：comua
基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文 摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度. 仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法
上传时间： 2013-11-30
上传用户：myworkpost
基于LabVIEW软件设计数字电子秤系统，阐述系统硬件电路构成、软件设计思想和具体实现。系统应用虚拟仪器技术进行自动测量、处理和显示，实现电子秤的智能化，并且要求具有测量精度高、界面友好、运行稳定可靠、功能便于扩展。
上传时间： 2017-04-20
上传用户：xfbs821
基于LabVIEW软件设计振动测试系统，充分发挥计算机和软件设计的灵活性，利用图形化的编程语言完成对虚拟振动测试系统的设计，具有模块化、检测效率高、性价比高等优点。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：nanfeicui
基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。
上传时间： 2017-07-03
上传用户：wlcaption
采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。
上传时间： 2014-02-27
上传用户：源码3
基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码，其中包含BP pid，CMAC PID,RBF PID，BP数值逼近算法，BP预测控制以及模糊PID。
上传时间： 2017-08-15
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