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matlab神经网络应用设计
matlab神经网络应用设计
matlab
神经网络
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2008-11-19
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matlab神经网络应用设计是科学出版社2001年出版的书籍,很有学术应用价值
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Matlab神经网络应用设计
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MATLAB神经网络应用设计
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MATLAB神经网络应用设计,学习神经网络必备教材!
MATLAB神经网络应用设计(代码).rar
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[MATLAB神经网络应用设计]扫描版
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[MATLAB神经网络应用设计.第二版]扫描版,张德丰编写,高清扫描
[MATLAB神经网络应用设计(第2版)].张德丰.扫描版.part2
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[MATLAB神经网络应用设计(第2版)].张德丰.扫描版.part2 这是第二部分 高清版本 免费共享
MATLAB神经网络应用设计 第2版源代码 张德丰
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MATLAB神经网络应用设计 第2版(1-6章源代码) 张德丰
[MATLAB神经网络应用设计(第2版)].张德丰.高清版.part1
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[MATLAB神经网络应用设计(第2版)].张德丰.扫描版.part1,这是高清版本 第一部分,原文件83M。 第二部分请到下一篇下载。 免费共享
MATLAB神经网络应用设计.pdf
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MATLAB神经网络应用设计,学习MATLAB的基础教程,比较经典
MATLAB神经网络应用设计(张德丰)源码
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MATLAB神经网络应用设计(张德丰)源码MATLAB神经网络应用设计(张德丰)源码,随书光盘的源代码
matlab(bp).rar_BP matlab_BP 神经网络_MATLAB神经网络应用设计_matlab bp_matl
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matlab神经网络应用设计,里面随有详细代码
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出(类别),数据分类预测 3. 评价指标包括:准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据,要求 Matlab 2018B及以上版本
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码,直接运行,可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测(完整源码和数据) 2. 多变量输入,单变量输出,数据回归预测 3. 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据,暂无版本限制,推荐2018B及以上版本 注:采用 Libsvm 工具箱(无需安装,可直接运行),仅支持 Windows 64位系统
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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matlab2020b ubuntu.txt
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matlab2020b ubuntu 安装文件,有教程,看我博客。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真
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五自由度机械臂正逆运动学matlab仿真,包括正运动学,逆运动学和基础模型。并且具有测试代码,运动轨迹仿真。代码包含了机器人的运动学和轨迹规划问题。为了实现对五自由度机械臂的运动学控制,采用了 Denavit-Hartenberg (D-H)建模方法来建立机械臂的运动学模型。其运动学正解和逆解是利用机械臂的奇偶变换矩阵获得的矩阵得到运动学正解和反解
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基于蚁群算法的三维路径规划(matlab实现)
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三维路径规划指在已知三维地图中,规划出一条从出发点到目标点满足某项指标最优,并且避开了所有三维障碍物的三维最优路径。现有的路径规划算法中,大部分算法是在二维规划平面或准二维规划平面中进行路径规划。一般的三维路径规划算法具有计算过程复杂、信息存储量大、难以直接进行全局规划等问题。已有的三维路径规划算法主要包括A*算法、遗传算法、粒子群算法等,但是A*算法的计算量会随着维数的增加而急剧增加,遗传算
基于智能优化算法的双层优化求解(matlab代码)
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除了数学规划方法之外,还可采用智能优化算法求解双层优化问题,一般在上层优化中采用智能优化算法,下层优化使用数学规划方法;也可以在上下层优化中都采用智能优化算法,这篇博客将进行详细介绍。算例依旧使用上面两篇博客中的线性双层优化问题,由于这个优化问题比较简单,我们采用最基础的粒子群算法进行求解。 资源包括三个部分: 1.基础粒子群算法的matlab代码 2.采用粒子群算法求解带约束的优化问题matl
调频连续波(FMCW)雷达二维FFT代码matlab
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给出了二维FFT的详细仿真,雷达测速测距的注解
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美赛各题常用算法程序与参考代码.rar
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针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是matlab程序
MATLAB深度学习入门实例(果树病虫害识别VGG19版)
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本系列课程利用MATLAB进行深度学习,课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面,深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。(这是最新版,2022年5月更新!)
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基于matlab建模,本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测,最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行,需要修改的地方均备注了,适合新手入门,包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本,每列一个特征】,如果数据集以列为样本请注意转置!运行前需安装matlab
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z_Frost_T
2014-08-04
还可以,值得看一下。
soso2012
2013-08-21
讲的还是比较详细的,谢谢啦
zhuke12
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