关于神经网络及其应用的一本电子书，里面包含了一些基本的网络模型的说明如联想记忆，随机神经网络模型等等还有他们的应用及其计算机实现的一些源码
上传时间： 2015-05-20
上传用户：Altman
1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的BP神经网络对汛期三门峡水库泥沙冲淤量的计算13,基于遗传算法的人工神经网络学习算法14.自适应遗传算法优化管网状态估计神经网络模型.15,基于GA_RBF神经网络的电梯交通流模式识别的研究
上传时间： 2013-12-27
上传用户：chenjjer
基于人工神经网络的图像识别方法研究。基于神经网络的人脸检测研究。基于特征融合与神经网络的手写体数字识别技基于遗传神经网络的手写体数字识别研究术研究。基于遗传优化的神经网络的银行票据手写数字识别。一种改进的人工神经网络模型
上传时间： 2014-11-03
上传用户：wpwpwlxwlx
两本神经网络方面的经典电子书 人工神经网络导论.pdf 人工神经网络实用教程.pdf 神经网络是智能控制技术的主要分支之一。本书的主要内容有：神经网络的概念，神经网络的分类与学习方法，前向神经网络模型及其算法，改进的BP网络及其控制、辨识建模，基于遗传算法的神经网络，基于模糊理论的神经网络，RBF网络及其在混沌背景下对微弱信号的测量与控制，反馈网络，Hopfield网络及其在字符识别中的应用，支持向量机及其故障诊断，小波神经网络及其在控制与辨识中的应用。
上传时间： 2017-01-12
上传用户：gxf2016
MATLAB神经网络源程序，有关人工神经网络模型的MATLAB的m文件。
上传时间： 2017-07-26
上传用户：leehom61
作者采用具有高度非线性识别能力的人工神经网络与遗传算法相结合的方法，探讨了建立智能预报模型的基本方法，进一步对如何提高预报精度的问题进行了研究，并结合黄河洪水预报实例检验了神经网络模型的可行性。
上传时间： 2014-01-03
上传用户：hoperingcong
基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
上传时间： 2022-02-12
上传用户：得之我幸78
随着人类社会的进步，科学技术的发展日新月异，模拟人脑神经网络的人工神经网络已取得了长足的发展。经过半个多世纪的发展，人工神经网络在计算机科学，人工智能，智能控制等方面得到了广泛的应用。当代社会是一个讲究效率的社会，科技更新领域也是如此。在人工神经网络研究领域，算法的优化显得尤为重要，对提高网络整体性能举足轻重.BP神经网络模型是目前应用最为广泛的一种神经网络模型，对于解决非线性复杂问题具有重要的意义。但是BP神经网络有其自身的一些不足（收敛速度慢和容易陷入局部极小值问题），在解决某些现实问题的时候显得力不从心。针对这个问题，本文利用遗传算法的并行全局搜索的优势，能够弥补BP网络的不足，为解决大规模复杂问题提供了广阔的前景。本文将遗传算法与BP网络有机地结合起来，提出了一种新的网络结构，在稳定性、学习性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的，本文首先设计了BP神经网络结构，在此基础上，应用遗传算法进行优化，达到了加快收敛速度和全局寻优的效果。本文借助MATLAB平台，对算法的优化内容进行了仿真实验，得出的效果也符合期望值，实现了对BP算法优化的目的。关键词：生物神经网络：人工神经网络；BP网络；遗传算法；仿真随着电子计算机的问世及发展，人们试图去了解人的大脑，进而构造具有人类思维的智能计算机。在具有人脑逻辑推理延伸能力的计算机战胜人类棋手的同时，引发了人们对模拟人脑信息处理的人工神经网络的研究。1.1研究背景人工神经网络（Artificial Noural Networks，ANN）（注：简称为神经网络），是一种数学算法模型，能够对信息进行分布式处理，它模仿了动物的神经网络，是对动物神经网络的一种具体描述。这种网络依赖系统的复杂程度，通过调节内部大量节点之间的关系，最终实现信息处理的目的。人工神经网络可以通过对输入输出数据的分析学习，掌握输入与输出之间的潜在规则，能够对新数据进行分析计算，推算出输出结果，因为人工神经网络具有自适应和自学习的特性，这种学习适应的过程被称为“训练"。
上传时间： 2022-06-16
上传用户：jiabin
从感知机到深度神经网络带你入坑深度学习机器学习工程师Adi Chris最近学习完吴恩达在Coursera上的最新课程后，决定写篇博客来记录下自己对这一领域的理解。他建议通过这种方式可以有效地深入理解一个学习主题。除此之外，也希望这篇博客可以帮助到那些有意入坑的朋友。言归正传。在我正式介绍深度学习是什么东西之前，我想先引入一个简单的例子，借以帮助我们理解为什么需要深度神经网络。同时，本文附有使用深度神经网络模型求解异或（XOR）问题的代码，发布在GitHub上。异或问题何为异或问题？对于给定的两个上进制输入，我们通过异或逻辑门得到一个预测输出，这 过程 为异或问题。注意，输入不相等时输出为1，否则为0。1展示了异或函数的所有可能的输出结束：
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：canderile
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：
