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adapterSystemPaper
- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
基于RBF神经网络的CPI预测
- 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法，根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系，应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究，把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度更高，结果令人满意。
基于BP神经网络的厦门楼盘走势预测
- 本文基于BP神经网络应用于预测的原理，提出预测步骤及预测可行性，探讨建立基于BP神经网络的预测模型的关键技术，包括样本的选取与预处理、输入输出变量的选取、隐层节点数的确定、初始权值和阈值的选取、激活函数、训练算法与参数的选取，最后建立合理的网络模型；结合住宅市场的实际情况，建立两类BP 神经网络预测模型：基于时间序列的趋势预测模型以及基于影响因素的回归预测模型，即分别采用神经网络趋势预测和回归预测的思路，把住宅市场的供给、需求与房价的历年数据以及其影响因素的数据分别作为学习样本，建立预测模型，
bp
- 介绍bp神经网的相关知识。有助于了解bp神经网的训练，权值的修订等等。属于资料-Introduction bp neural network knowledge. Contribute to understanding of bp neural network training, weights, etc. amendment. To the dissemination of information
PSOBPlunwen
- 基于PSO的BP训练算法论文：在BP训练算法中，关于变权值、学习速率、步长的问题已被广泛地研究，几种基于启发式改进的技术也表明具有改善训练时间以及避免陷入局部最小的明显效果。这里BP训练过程由基于PSO同时优化log—Sigmoid函数与网络权值的新算 法(PSO。GainBP)实现。实验结果表明，PSO—GainBP比传统基于PSO的BP算法在网络训练方面具有更好的性能。-PSO based on the BP training algorithm Papers: In the BP tr
neuralandwavelet
- 对采集到的电压信号进行小波包分解提取特征向量，再进行BP神经网络训练-On the acquisition of the voltage signal to the wavelet packet decomposition to extract feature vector and then BP neural network training
BPnet
- 反向传播网络(Back-Propagation Network，简称BP网络)是将W-H学习规则一般化，对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络 -Back Propagation Network (Back-Propagation Network, referred to as BP networks) is to learn the rules WH generalized, non-linear differentiable function on weight training m
TCS230-Color-Sensor-for-Ship
- 该系统采用三块TCS230颜色传感器，监测轮船经过后海水的颜色变化的情况，数据采用就地处理，并运用改进型BP神经网络算法进行污染模式训练和模式识别。通过nRF401无线数字收发器，把污染识别的结果发送回监 视器，再通过字符和语音对识别结果进行报告。把轮船污染数据采集器安装在轮船尾部两侧进行实时监测，结果表明，监测速快，精确度高。-The system uses three TCS230 color sensor to monitor the ship through the water
matlab-4
- 用BP算法实现函数 逼近。 说明：1）网络结构为三层（输入层、1个隐层和输出层） 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集 3）用训练集训练网络 4）用测试集检验训练结果 -With BP algorithm function approximation. Descr iption: 1) The network structure of the three-layer (input layer, a hidden layer and output laye
K-SVD-english
- 主要介绍K-SVD的功能，通过PPT的形式，详细地介绍了字典的训练，还有BP,MP的步骤-Introduces K-SVD dictionary training, as well as BP, MP steps in detail the form of the PPT
BP
- 基于BP神经网络的模型和训练算法，适合初学者联系。-Based on BP neural network model and training algorithm, suitable for beginners links.
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
- 支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。
PCA
- 针对稀疏表示识别方法需要大量样本训练过完备字典且特征冗余度较高的问题，提出了结合过完备字典学习与PCA降维的小样本语音情感识别算法.该方法首先用PCA降维方法将特征降维，再将处理后的特征用于过完备字典训练与稀疏表示识别方法，从而给出了语音情感特征的稀疏表示方法，并确定了新算法的具体步骤.为验证其有效性，在同等特征维数下，将方法与BP, SVM进行比较，并对比、分析语音情感特征稀疏化前后对语音情感识别率、时间效率以及空间效率的影响.试验结果表明，所提出方法的识别率比SVM与BP高 与采用稀疏化前的
as
- matlab一个基于BP神经网络的matlab程序可以实现对几种字体0-9的数字识别这个文件训练网络的压缩包-Study dataBased on BP neural network matlab program can achieve several fonts on the figure 0-9 to identify the document training network packet compression
xiaoboshenjingwangluo
- 提出了采用小波包的方法对供暖双吸式离心水泵轴承振动信号进行去噪和提取表征 相应轴承故障的频带能量 并采用 BP 神经网络进行训练和故障识别 通过 MATLAB 进行了仿真经试验验证该方法能够有效地识别出轴承故障-The wavelet package is adoptted to De-noise and extract band energy that represent bearing fault. and the BP neural network is adopting to t
bpxunlian
- 更加简单的bp神经网络的训练方法，希望能对需要初级学习matlab的人们有所帮助 -Training method is more simple bp neural network, hoping to junior matlab help people learn
liqiang-bp
- 利用bp神经网络对UCI数据库进行训练，分析数据的特性，希望能对需要初级学习matlab的人们有所帮助 -Bp using neural network trained on UCI database, the characteristics of the analysis of data, hoping to junior matlab help people learn
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
PID-shenjingwangluo-kongzhi
- BP神经网络 作为弱分类器，反复训练，多个BP神经网络组成强分类器-The BP neural network as a weak classifier, repeated training, many of the BP neural network classifier
Grading-test
- 为实现合格和缺陷板栗的分级， 研究了 1 种基于 BP 神经网络与板栗图像特征的板栗分级方法。 试验以罗田板 栗为研究对象， 提取的颜色及纹理等 8 个特征值， 通过主成分分析提取相应的主成分得分向量构成模式识别的输入。 利 用 BP 神经网络方法建立了板栗分级模型。 试验结果表明， 在图像信息主成分因子数为 3， 中间层节点数为 12 时， 建立 的模型最佳， 模型训练时的回判率为 100 ， 预测时识别率达到了 91 .67 。 研究结果表明基于机器视觉技术的针对缺陷 板栗分