自组织神经网络及其运用
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客户分类；自组织特征映射；SOM神经网络技术资料
📦 资源总数：33349
💻 源代码：83067
探索客户分类与自组织特征映射（SOM）神经网络的前沿技术，这里汇集了33,349份精选资源。SOM作为一种无监督学习方法，在数据挖掘、模式识别及图像处理等领域展现出卓越性能。通过模拟人脑对信息的处理方式，SOM能够高效地实现高维数据可视化和聚类分析，是构建智能系统不可或缺的技术之一。无论是初学者还是资深开发者，都能在此找到宝贵的学习资料与实践案例，加速您的项目开发进程。立即加入我们，开启一段...
🔥 客户分类；自组织特征映射；SOM神经网络热门资料
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蚂蚁算法复杂性自组织分析与启示 ...
基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar
本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线...
基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调...
基于BP神经网络的小麦碰撞声信号分类
小麦在储藏阶段由于各种灾害导致损失巨大，并降低了面粉质量，及时检测并分离小麦的受损颗粒迫在眉睫。文章以提取4类小麦碰撞声信号为基础，使用数字信号处理方法对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒及发芽粒的碰撞声信号提取有效特征，最后利用BP神经网络进行分类，对于3类小麦类型的识别取得了较好的识别率。应用结果表明B...
💻 客户分类；自组织特征映射；SOM神经网络源代码
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