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神经<b>网络算法</b>

  • 这是一个人工智能方面的算法程序

    这是一个人工智能方面的算法程序,里面包含模拟退火算法、神经网络算法以及遗传算法三个。

    标签: 人工智能 方面 算法 程序

    上传时间: 2017-04-17

    上传用户:pinksun9

  • 文本分类算法很多

    文本分类算法很多,神经网络算法遗传算法可以用,本算法采用支持向量机SVM来实现

    标签: 文本分类 算法

    上传时间: 2013-12-22

    上传用户:sclyutian

  • 基于GA的BP改进算法

    基于GA的BP改进算法,用遗传算法对BP 神经网络算法进行改进试用过 里面有数据是可以使用的

    标签: 改进算法

    上传时间: 2013-12-11

    上传用户:nanfeicui

  • 实现HMM算法

    实现HMM算法,VQ算法,以及神经网络算法的语音识别程序

    标签: HMM 算法

    上传时间: 2014-08-13

    上传用户:JIUSHICHEN

  • FastICA算法

    FastICA算法,又称固定点(Fixed-Point)算法,是由芬兰赫尔辛基大学Hyvä rinen等人提出来的。是一种快速寻优迭代算法,与普通的神经网络算法不同的是这种算法采用了批处理的方式,即在每一步迭代中有大量的样本数据参与运算。

    标签: FastICA 算法

    上传时间: 2014-07-10

    上传用户:aappkkee

  • C++的BP算法源程序

    C++的BP算法源程序,注释清晰,适用于对bp神经网络算法进行研究。 飘渺水云间

    标签: BP算法 源程序

    上传时间: 2017-09-08

    上传用户:363186

  • 各种多用户检测算法性能的比较

    各种多用户检测算法性能的比较,含神经网络算法,解相关算法等

    标签: 多用户检测 算法 性能 比较

    上传时间: 2013-12-25

    上传用户:zhliu007

  • MATLAB智能算法30个案例分析

    《MATLAB智能算法30个案例分析》是作者多年从事算法研究的经验总结。书中所有案例均因国内各大MATLAB技术论坛网友的切身需求而精心设计,其中不少案例所涉及的内容和求解方法在国内现已出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。《MATLAB智能算法30个案例分析》采用案例形式,以智能算法为主线,讲解了遗传算法、免疫算法、退火算法、粒子群算法、鱼群算法、蚁群算法和神经网络算法等最常用的智能算法的MATLAB实现。《MATLAB智能算法30个案例分析》共给出30个案例,每个案例都是一个使用智能算法解决问题的具体实例,所有案例均由理论讲解、案例背景、MATLAB程序实现和扩展阅读四个部分组成,并配有完整的原创程序,使读者在掌握算法的同时更能快速提高使用算法求解实际问题的能力。《MATLAB智能算法30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍,同时对广大科研人员也有很高的参考价值。

    标签: MATLAB 智能算法 案例分析

    上传时间: 2017-05-31

    上传用户:jplalala

  • matlab神经网络算法通信信号调制识别

    %========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %对调制信号进行快速傅里叶算法(离散) y1=hilbert(y0) ;    %调制信号实部的解析式  factor=0;        %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

    标签: matlab 神经网络算法 通信信号 调制识别

    上传时间: 2020-04-07

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  • matlab神经网络算法通信信号调制识别y

    %========================开始提取加噪信号的各类特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信号'signal_with_noise=y+noise'的前256个元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %对调制信号进行快速傅里叶算法(离散) y1=hilbert(y0) ;    %调制信号实部的解析式  factor=0;        %开始求零中心归一化瞬时幅度谱密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

    标签: matlab 神经网络算法 通信信号 调制识别

    上传时间: 2020-04-07

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