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...
基于BP神经网络的PID参数自整定的研究
是M文件,控制效果非常好...
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👤 zhaiyanzhong
用于分类与回归的RBF神经网络...
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👤 TRIFCT
BP 神经网络用于模式分类
大型网络的首选算法 - 函数拟合,模式识别...
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👤 jing911003
人工神经网络分类实现,在vs2005下实现,训练数据和测试数据有train.txt和test.txt读入...
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👤 洛木卓
伺服电机的神经网络参数自整定程序,利用BP误差反向传播算法改变PID 控制参数以获得优越的控制效果...
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👤 cainaifa
📂 客户分类;自组织特征映射;SOM神经网络资料分类