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神经网络课件(Matlab与神经网络工具箱 )

Matlab与神经网络工具箱 Matlab 6.0有30个工具箱包,包括 控制系统工具箱(Control System Toolbox) 信号处理工具箱(Signal Processing toolbox) 系统辨识工具箱(System Identification toolbox) 鲁棒控制工具箱(Robust Control toolbox) μ分析于综合工具箱(μ-analysis and synthesis toolbox) 定量反馈理论工具箱(QFT toolbox) 神经网络工具箱(Neural Network toolbox) 最优化工具箱(Optimisation toolbox) 数据库工具箱(Database toolbox) 网络工具箱(Matlab WebServer)等。
2009-06-11 上传大小:97KB
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评论 共1条

ma9063 介绍了MATLAB中神经网络函数的使用方法,很实用。
2015-06-22
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方便掌握更新matlab2017b神经网络部分。The software described in this document is furnished under a license agreement. The software may be used or copied only under the terms of the license agreement. No part of this manual may be photocopied or reproduced in any form without prior written consent from The MathWorks, Inc. FEDERAL ACQUISITION: This provision applies to all acquisitions of the Program and Documentation by, for, or through the federal government of the United States. By accepting delivery of the Program or Documentation, the government hereby agrees that this software or documentation qualifies as commercial computer software or commercial computer software documentation as such terms are used or defined in FAR 12.212, DFARS Part 227.72, and DFARS 252.227-7014. Accordingly, the terms and conditions of this Agreement and only those rights specified in this Agreement, shall pertain to and govern the use, modification, reproduction, release, performance, display, and disclosure of the Program and Documentation by the federal government (or other entity acquiring for or through the federal government) and shall supersede any conflicting contractual terms or conditions. If this License fails to meet the government's needs or is inconsistent in any respect with federal procurement law, the government agrees to return the Program and Documentation, unused, to The MathWorks, Inc.

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Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)(看完)

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bp神经网络工具箱

更加完美运行神经网络程序1) 非线性映射能力:BP神经网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能,数学理论证明三层的神经网络就能够以任意精度逼近任何非线性连续函数。这使得其特别适合于求解内部机制复杂的问题,即BP神经网络具有较强的非线性映射能力。 2) 自学习和自适应能力:BP神经网络在训练时,能够通过学习自动提取输出、输出数据间的“合理规则”,并自适应的将学习内容记忆于网络的权值中。即BP神经网络具有高度自学习和自适应的能力。 3) 泛化能力:所谓泛化能力是指在设计模式分类器时,即要考虑网络在保证对所需分类对象进行正确分类,还要关心网络在经过训练后,能否对未见过的模式或有噪声污染的模式,进行正确的分类。也即BP神经网络具有将学习成果应用于新知识的能力。

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