📚 混沌神经网络技术资料

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混沌神经网络，作为一种先进的计算模型，融合了混沌理论与人工神经网络的优势，特别适用于复杂系统建模、时间序列预测及模式识别等领域。它通过引入混沌动力学特性来增强网络的学习能力和泛化性能，为解决非线性问题提供了新思路。无论是对于从事信号处理、控制系统设计还是数据挖掘的研究者来说，掌握混沌神经网络技术都将极大提升其创新能力与实践水平。探索我们精心整理的15122份相关资料，开启您的深度学习之旅！

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粒子群优化算法！！！ 系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重!收敛因子!跟踪并 优化动态目标等模型"阐述了算法在目标函数优化!神经网络训练!模糊控制系统等基本领域的应用并 给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算 ...

📅 👤 zsjinju
粒子群 优化算法 发展 动态

这是一个神经网络开发包。目录ann下是专门针对神经网络的代码，外部目录是一些公用的代码，与神经网络无关，但是神经网络的代码用到了它们。 ann目录下有一个目录demo，里面存放了一些示例程序，请参照它们进行编程。 ann/prj/vs7下是编译整个库的Visual Stdudio 2003工...

📅 👤 songyue1991
ann 神经网络 开发包 代码

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第07章 竞争型神经网络.txt
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