简单的神经网络代码,可以根据代码进行扩展，完成更复杂的神经网络算法
上传时间： 2013-12-25
上传用户：ls530720646
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
上传时间： 2013-12-25
上传用户：zhliu007
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
《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。
上传时间： 2017-05-31
上传用户：jplalala
%========================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
上传时间： 2020-04-07
上传用户：如拷贝般复制
%========================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
上传时间： 2020-04-07
上传用户：如拷贝般复制
在本讲义中，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。由于这些算法都有着很深的理论背景，因此，本讲义中不可能也没有必要详细地讨论这些算法的理论，我们的目标在于应用，大家只需大概了解这些算法的原理，知道能用这些算法解决一类什么样的问题，并能应用这些算法解决数学建模中的一些问题即可。 因为着眼于应用，所以我们还提供了一些程序代码，使用者只需套用这些程序，便可使问题得到很好的解决。
上传时间： 2020-09-18
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在我国煤矿的生产过程中，人员和设备的安全始终是煤矿开采最为关心的问题，煤矿井下瓦斯气体所引起的爆炸事故，会造成巨大的人员和财产损失其中甲烷气体是瓦斯气体的最主要的成分。传统上的甲烷气体检测大都采用化学检测方法，但是该种方法存在很多不足，人们开始研究采用光学方法代替化学检测的方法。本文采用了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤监测系统对甲烷气体实施监测本论文通过对瓦斯气体（主要成分是甲烷）检测技术的历史发展背景和国内外刈其研究现状的介绍，对于传统的甲烷气体检测系统中存在的缺陷和局限性问题分析，提出了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷隘测系统。首先介绍了气体光谱吸收原理和蚂蚁算法的基本原理，然后详细说明了蚂蚁BP神经网络算法，系统采用了型号为 MXSLD-CS65M5A的激光器，斩波器，测量气室等甲烷气体传感器系统，通过使用蚂蚁BP神经网络算法对测量数据进行优化设计，最后选用 Labview软件对数据进行测量显示，测试系统运行的可行性。通过实验，检验了基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷传感系统的效果，本系统的实验测试数据可以通过 LabView软件的设计进行保存，对甲烷气体浓度的检测达到良好的运行效果，系统具有实时监测和自动报警功能。研究基于蚂蚁算法的光谱吸收光纤甲烷传感系统对于煤矿安全生产具有十分重要的意义和应用前景。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
上传用户：canderile
本书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巳出版的MATLAB书籍中鲜有介绍。本书采用案例形式，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。本书共给出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。
上传时间： 2022-07-04
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