📚 概率神经网络技术资料

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概率神经网络是一种基于贝叶斯决策理论的前馈神经网络,特别适用于分类与模式识别任务。它通过估计输入向量属于各个类别的概率来实现高效准确的分类。广泛应用于信号处理、图像识别、故障诊断等领域,是现代智能系统中不可或缺的技术之一。深入学习概率神经网络不仅可以帮助工程师掌握先进的机器学习算法,还能促进其在实际工程项目中的创新应用。探索我们丰富的15193个相关资源,开启您的技术升级之旅!

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 为了在一定的温度和压力下有效改善传感器的非线性及温度变化引起的误差输出特性,提出了一种人工神经网络算法对其实现软件补偿. 它包含4 个权值的调整,分别代表输出信号的一次项,二次项以及温度的一次项,二次项系数,经过迭代以后获得一个最佳输出公式. 该公式既能够满足样本值,也能够满足非样本值,并最终可校...

📅 👤 yuanwenjiao

为了预报电力系统负荷,采用GRNN(广义回归网络)的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精...

📅 👤 zhangyigenius

《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》利用目前国际上流行通用的MATLAB 7.0环境,结合神经网络工具箱4.0.6版本,分别从网络构造、基本原理、学习规则以及训练过程和应用局限性几个方面,通过多层次、多方面的分析与综合,深入浅出地介绍了人工神经网络中的各种典型网络,以及各种不同神经网络之间...

📅 👤 ayfeixiao

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