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BP多层感知器 源代码 神经网络 评分:

BP多层感知器 源代码 神经网络 tic; %计时开始 clc; %清屏 clear all; %清除所有变量 disp('输入层神经元个数: 16'); %显示输入层神经元个数 input=16; disp('中间层神经元个数: 8'); %显示中间层神经元个数 middle=8; disp('输出层神经元个数: 3'); %显示输出层神经元个数 output=3; disp('输入模式1 2 3及其对应的输出:'); x1=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;1;1;1;1;0;0;1]; %x1(16,1) y1=[1;0;0]; %y1(3,1 ) x2=[0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0]; %x2(16,1) y2=[0;1;0]; %y2(3,1) x3=[1;1;1;1;1;0;0;1;1;0;0;1;1;1;1;1]; %x3(16,1) y3=[0;0;1]; %y3(3,1) disp('形成一张供调用的样本向量表:'); disp('X_sample向量表:x1,x2,x3'); X_sample=[x1,x2,x3] %x1,x2,x3向量表>>>X(16,3) disp('X_sample向量表:y1,y2,y3'); Y_sample=[y1,y2,y3] %y1,y2,y3向量表>>>Yo(3,3) disp('初始化连接权矩阵:'); disp('显示初始化连接权矩阵v(16,8):v(i,j):v(input,middle):'); v=rands(input,middle); %初始化连接权矩阵v(i,j) :输入层与中间层的连接权>>>v(16,8) disp(v); %显示初始化连接权矩阵v(i,j) disp('显示初始化连接权矩阵w(8,3):w(j,k):w(middle,output):'); w=rands(middle,output); %初始化连接权矩阵w(j,t) :中间层与输出层的连接权>>>w(8,3) disp(w); %显示初始化连接权矩阵w(j,t) disp('初始化阈值矩阵:'); disp('中间层阈值矩阵th1(8,1):th1(j,1):th1(middle,1):'); th1=rands(middle,1); %初始化中间层阈值矩阵th1 :中间层的阈值>>>th1(8,1) disp(th1); %显示中间层阈值矩阵th1 disp('输出层阈值矩阵th2(3,1):th2(k,1):th2
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u010896011 运行学习了,难得找到的多层神经网络代码!对照着机器学习的书,整个算法的流程一目了然!
2014-09-19
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基于神经网络的BP分类算法实现(C语言)

参考周爱民教授机器学习公式推导过程及相关伪代码,使用简单易懂的语言将其编写出来,注释挺多,很适合编程新手。

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BP神经网络MATLAB源代码

BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

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bp神经网络源代码,可直接运行

bp神经网络源代码,可直接运行,需要的可以下载学习一下。

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Matlab多层感知器解决异或分类问题

用多层感知器解决异或分类问题,用plot函数绘出向量分布和分类线。

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BP神经网络预测MATLAB源代码

BP神经网络预测源代码,可用于与单变量或多变量。

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基于BP神经网络的数字识别系统源代码

VS2010环境下开发的基于BP神经网络的数字识别系统 本系统可以识别彩色数字 已经多数字数字 仅供学习交流

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5折交叉验证bp神经网络分类

利用交叉验证方法检验所建立的BP神经网络的分类效果,该程序是基于5折交叉验证对所建立的神经网络进行检验。

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实现BP神经网络的matlab代码

用matlab代码实现的BP神经网络,拟合了一个曲线,里面两个文件,运行BP文件就可以,可以直观看到结果

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《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析》随书代码

目录 第1章线性神经网络的工程应用 1.1系统辨识的MATLAB实现 1.2自适应系统辨识的MATLAB实现 1.3线性系统预测的MATLAB实现 1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现 第2章神经网络预测的实例分析 2.1地震预报的MATLAB实现 2.1.1概述 2.1.2地震预报的MATLAB实例分析 2.2交通运输能力预测的MATLAB实现 2.2.1概述 2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析 2.3农作物虫情预测的MATLAB实现 2.3.1概述 2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析 2.4基于概率神经网络的故障诊断

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多层感知器三种学习算法的比较

多层感知器是一种多层前馈神经网络 ,常用的快速训练算法有共轭梯度法、拟牛顿法。通 过模式分类实验对这两种算法和 BP算法进行比较 ,并由试验数据得出这几种算法的复杂性、可靠 性 ,以及由算法产生的多层感知器的泛化能力。

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BP神经网络源代码(C++).doc

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LM-BP神经网络的Matlab程序源代码

LM-BP神经网络的源代码,有注释,容易读懂

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基于BP神经网络的人脸识别代码

采用的特征提取算法是奇异值分解,采用的分类器是BP神经网络 运行于matlab下的人脸识别的全套源码

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BP神经网络Matlab程序例子--绝对经典

本程序为BP最简单的程序,含有归一化和反归一化,你只需修改其中的一些参数就可以运行。程序为作者处理数据自编,只希望能给学习BP的新手一些微不足道的帮助。程序如有不妥,敬请指正。

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编程环境:Anaconda中的notebook;利用三层神经网络实现MNIST数据库(CSV格式)的手写字符识别;并且计算出识别的准确率

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模糊控制与bp神经网络范例

一个模糊控制与BP神经网络的例题,内含代码,综合结果的pdf,其中模糊控制器运行时需要加入一行代码:f4=readfis(‘f4’);

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bp神经网络算法代码及讲解注释

内含bp神经网络代码及详细的注释讲解,适用于正在为此算法编码的朋友

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本人在数学建模过程中撰写的matlab代码,完全可用,功能是利用BP神经网络对时间序列进行预测,内含matlab格式的数据,便于运行检验。

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神经网络BP算法C++源程序

用于训练多层感知器的神经网络BP算法C++源程序,有较为详细的注释。

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BP神经网络整定的PID算法_matlab源程序

BP神经网络整定的PID算法_matlab源程序,神经网络的PID算法,MATLAB源程序代码

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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