单神经元自适应控制程序，单神经元用于非线性对象的控制
上传时间： 2016-07-04
上传用户：zhaoq123
一个关于BP网络的人工神经元的程序，用MATLAB开发的。
上传时间： 2016-07-24
上传用户：1109003457
经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。
上传时间： 2013-12-27
上传用户：yy541071797
学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后，神经元会计算出权重合计值（net value），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临
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上传时间： 2014-06-06
上传用户：luke5347
单神经元自适应pid算法matlab原程序
上传时间： 2016-07-29
上传用户：comua
使用matlab 中最基本的语言实现的BP神经元网络算法
上传时间： 2016-08-16
上传用户：脚趾头
但神经元自适应PID模糊控制matLab仿真实验程序源码
上传时间： 2013-12-11
上传用户：啊飒飒大师的
这是有个基于matlab的单一感知器神经元应用的实例
标签： matlab
上传时间： 2014-02-06
上传用户：zhaiye
本人编写的incremental 随机神经元网络算法，该算法最大的特点是可以保证approximation特性，而且速度快效果不错，可以作为学术上的比较和分析。目前只适合benchmark的regression问题。 具体效果可参考 G.-B. Huang, L. Chen and C.-K. Siew, “Universal Approximation Using Incremental Constructive Feedforward Networks with Random Hidden Nodes”, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 17, no. 4, pp. 879-892, 2006.
标签： incremental 编写 神经元网络 算法
上传时间： 2016-09-18
上传用户：litianchu
考虑3个神经元的hopfield网络，每个神经元有一个阀值和一个权重，定义存储在网络中的目标平衡点中为矩阵T的两个三指定存储在网络中的目标平衡点
上传时间： 2014-01-07
上传用户：aig85
