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神经网络与机器学习(第3版) 评分

全面系统的关于神经网络与机器学习的书籍,是翻译自国外优秀教材丛书。

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BP神经网络在手机评价中的应用

BP神经网络在手机评价中的应用,白宁,张谢谊,本文首先介绍了人工神经网络的基本原理,然后详细介绍了反向传播算法(BP),通过BP神经网络模型来评判手机总体的好坏,从而对手�

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神经网络多层感知机方法在密码学中的应用

神经网络多层感知机方法在密码学中的应用,陈飞,,本文是以软计算方法之一的神经网络算法为基础,结合密码中加密与解密的特点,而提出的应用神经网络多层感知机方法解决密码传递问题�

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基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制

基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制,唐忠,蔡智慧,本文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的永磁同步电机单神经元PID矢量控制新方法,该方法针对传统的PI调节器固定参数所造成的不足,�

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神经网络matlab程序

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基于神经网络和D-S证据理论的采煤机故障诊断

基于神经网络和D-S证据理论的采煤机故障诊断,刘军,甘世梅,针对目前采煤机故障诊断系统中存在的不精确、不确定问题,利用信息融合原理,将BP人工神经网络和改进的D-S证据理论相结合,提出了�

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基于自适应线性神经网络的内嵌式永磁同步电机电感在线辨识

基于自适应线性神经网络的内嵌式永磁同步电机电感在线辨识,任宇飞,刘国海,本文提出了一种基于自适应线性神经网络(ANN)的在线辨识方法,来估计内嵌式永磁同步电机(IPMSM)的dq轴电感。该方法不需要知道电�

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论文研究-桥式起重机定位和防摆的RBF神经网络控制 .pdf

桥式起重机定位和防摆的RBF神经网络控制,杨春燕,,针对起重机模型的非线性和不确定性,提出一种基于径向基函数(RBF)神经网络的起重机定位和防摆控制方法,利用二个RBF神经网络控制器�

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循环神经网络python实现

使用循环神经网络(RNN)实现简易的二进制加法器,利用python中numpy包实现。

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Hopfield神经网络实现数字识别

利用Hopfield神经网络实现对数字0 1 2 3 4 6 . 9的识别 这里掺杂了一部分opencv2的代码

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BP神经网络源代码matlab仿真

BP神经网络源代码 matlab仿真 经过测试

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循环神经网络建模python代码

基于pytorch的RNN声学建模python脚本,简单高效,支持单卡以及多卡

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基于因素分析与BP神经网络的上市公司信用风险测评研究

基于因素分析与BP神经网络的上市公司信用风险测评研究,朱淑兰,张冲,本文构建了上市公司信用风险评测体系,然后利用广东省20个上市公司调查的财务数据,将其分为训练样本集和测试样本集,对BP神经网�

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论文研究-基于RSSI和BP神经网络的无线传感器网络定位算法 .pdf

基于RSSI和BP神经网络的无线传感器网络定位算法,顾学迈,胡心怡,本文基于RSSI和神经网络的基本原理,提出一种利用神经网络减小测距误差,进而提高定位精度的无线传感器网络定位算法。利用信标节点�

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基于Hopfield神经网络模型求解TSP问题的算法

基于Hopfield神经网络模型求解TSP问题的算法,于慧,徐慧,本文给出了一种基于Hopfield神经网络模型求解TSP问题的算法。Hopfield网络是一种网状网络,网络中的每个神经元都可以和其他神经元双向�

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基于BP神经网络的笔记本电脑评测体系

基于BP神经网络的笔记本电脑评测体系,邹春毅,张楠,人工神经网络起源于20世纪,它是当今世界关注的高科技热点,并开始显示出美好的广阔的应用前景。现如今已经应用到人们生产生活的�

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结合粒子群算法的神经网络预测模型

结合粒子群算法的神经网络预测模型,张煌,梁朋,股票数据量大,走势不稳定,峰值尖锐且通常噪声较多这些因素都给预测带来了一定的难度,因此目前现有的单一预测模型往往准确率较�

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神经网络在水稻病害检测中的应用

神经网络在水稻病害检测中的应用,孙睿,宁绍君,中国是一个农业大国,农作物的病害诊断是其防治的基础,对农作物的产量提高有着现实的意义。农作物的病害诊断实质就是一个故障诊断�

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基于灰色神经网络的轨道质量指数预测

基于灰色神经网络的轨道质量指数预测,张令刚,范加冬,轨道质量指数是目前我国铁路应用的一种主要的均值评价方法,能够真实、准确地反映出轨道不平顺的质量状态。通过轨检车实测TQI数据�

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用BP神经网络方法预测股指走势的探讨

用BP神经网络方法预测股指走势的探讨,倪广顺,,本文将目前学者们用于股票预测的BP神经网络做了两点创新性改进,一是在输入元的选取上,不仅有通常选取的盘口数据,还选取了行情�

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论文研究-基于AutoEncoder的BP神经网络改进 .pdf

基于AutoEncoder的BP神经网络改进,李森林,邓小武,深度学习模型AutoEncoder可以从无标签数据中自动学习数据特征,假定网络输入与输出相同,通过优化模型训练得到的权重作为神经网络初�

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