本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件，得到均方误差，并画出预测数据和原数据的对比图。此程序运用到了很多Matlab编程中常用到的表达方式，还有一些神经网络编程的基本概念的表达，如归一化的表达。
上传时间： 2017-01-03
上传用户：tju1895
BP 神经网络的基本思想：信号的正向传播+误差的反向传播。 ¡ 信号的正向传播：输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。 ¡ 误差的反向传播：将输入误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号来作为修正各单元权值的依据。 BP算法属于δ学习规则类，这类算法被称为误差的梯度下降（Gradient Descent）算法。 在此分类器中，本文选择3层BP神经网络算法。隐含层节点数为3。
上传时间： 2017-05-31
上传用户：jplalala
|- 数据科学速查表 - 0 B|- 迁移学习实战 - 0 B|- 零起点Python机器学习快速入门 - 0 B|- 《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文版PDF+源代码 - 0 B|- 《Python生物信息学数据管理》中文版PDF+英文版PDF+源代码 - 0 B|- 《Python深度学习》2018中文版pdf+英文版pdf+源代码 - 0 B|- 《Python编程：从入门到实践》中文版+源代码 - 0 B|- stanford machine learning - 0 B|- Python语言程序设计2018版电子教案 - 0 B|- Python网络编程第三版 （原版+中文版+源代码） - 0 B|- Python机器学习实践指南（中文版带书签）、原书代码、数据集 - 0 B|- python官方文档 - 0 B|- Python编程(第4版 套装上下册) - 0 B|- PyQt5快速开发与实战（pdf+源码） - 0 B|- linux - 0 B|- 征服PYTHON-语言基础与典型应用.pdf - 67.40 MB|- 与孩子一起学编程_中文版_详细书签.pdf - 69.10 MB|- 用Python做科学计算.pdf - 6.10 MB|- 用Python写网络爬虫.pdf - 9.90 MB|- 用Python进行自然语言处理(中文翻译NLTK).pdf - 4.40 MB|- 像计算机科学家那样思考 Python中文版第二版.pdf - 712.00 kB|- 网络爬虫－Python和数据分析.pdf - 6.90 MB|- 图解机器学习.pdf - 59.40 MB|- 凸优化.pdf - 5.70 MB|- 数据挖掘导论.pdf - 2.50 MB|- 数据科学入门.pdf - 13.30 MB|- 数据结构与算法__Python语言描述_裘宗燕编著_北京：机械工业出版社_，_2016.01_P346.pdf - 74.30 MB|- 神经网络与深度学习.pdf - 92.60 MB|- 深入Python3...
标签： python
上传时间： 2022-06-06
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木书以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，详细介绍了神经网络结构和算法步骤，并给出实例和练习，目的是使读者易看懂，能动手，会应用。主要内容包括：人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、 Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于 MATLAB的仿真实例以及练习。
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-07-12
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C++完美演绎 经典算法 如 /* 头文件：my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展开C语言的内建函数指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量，在稍后章节再详解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函数，圆的面积 */ /* 将比较数值大小的函数写在自编include文件内 */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的结果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序执行结果： 由小至大排序之后的结果:1 2 3 可将内建函数的include文件展开在自编的include文件中 圆圈的面积是=201.0619264
标签： my_Include include define 3.141
上传时间： 2014-01-17
上传用户：epson850
源代码\用动态规划算法计算序列关系个数 用关系"<"和"="将3个数a，b，c依次序排列时，有13种不同的序列关系： a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要将n个数依序列，设计一个动态规划算法，计算出有多少种不同的序列关系， 要求算法只占用O(n),只耗时O(n*n).
上传时间： 2013-12-26
上传用户：siguazgb
crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式，这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ，数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1)，则其对应的多项式为： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：数据“10010101”可以写为多项式 X７+X４+X２+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下： (1) 设要发送的数据对应的多项式为P(x)。 (2) 发送方和接收方约定一个生成多项式G(x)，设该生成多项式 的最高次幂为r。 (3) 在数据块的末尾添加r个0，则其相对应的多项式为M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，获得商Q(x)和余式R(x)，则 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2运算，T(x)所对应的数据是在原数 据块的末尾加上余式所对应的数据得到的。 (6) 发送T(x)所对应的数据。 (7) 设接收端接收到的数据对应的多项式为T’(x)，将T’(x)除以G(x) ，若余式为0，则认为没有错误，否则认为有错。
上传时间： 2014-11-28
上传用户：宋桃子
，我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法，包括神经网络算法、遗传算法、模拟退火算法和模糊数学方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。
上传时间： 2015-08-24
上传用户：电子世界
LVQ算法( Learning Vector Quantization，学习矢量量化网络)是一种基于模型（神经网络）的方法，本实验要实现的是对LVQ改进的聚类方法——MLVQ（闫德勤等人提出）。该方法克服了LVQ算法对初值敏感的问题和广义学习矢量量化(GLVQ)网络算法性能不稳定的缺点。(附文章)
标签： Quantization Learning Vector LVQ
上传时间： 2015-08-31
上传用户：youke111
crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式，这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ，数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1)，则其对应的多项式为： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：数据“10010101”可以写为多项式 X７+X４+X２+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下： (1) 设要发送的数据对应的多项式为P(x)。 (2) 发送方和接收方约定一个生成多项式G(x)，设该生成多项式 的最高次幂为r。 (3) 在数据块的末尾添加r个0，则其相对应的多项式为M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x)，获得商Q(x)和余式R(x)，则 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x)，采用模2运算，T(x)所对应的数据是在原数 据块的末尾加上余式所对应的数据得到的。 (6) 发送T(x)所对应的数据。 (7) 设接收端接收到的数据对应的多项式为T’(x)，将T’(x)除以G(x) ，若余式为0，则认为没有错误，否则认为有错
上传时间： 2014-01-16
上传用户：hphh
