语音特征识别是模式识别的一个重要研究内容，对本案例，提取了民歌，古筝、摇滚和流行四类不同音乐的24维特征向量各500组，希望用BP网络实现对着四类音乐的无效分类。
1）比较采用2-3种不同的隐含层神经元个数对分类精度的影响；
2）采用不同训练算法，比较traingd，traingdm，traingdx以及trainlm的效果（精度和收敛速度）。
包括源程序和神经网络结构示意图，计算结果及分析。
1）比较采用2-3种不同的隐含层神经元个数对分类精度的影响；
2）采用不同训练算法，比较traingd，traingdm，traingdx以及trainlm的效果（精度和收敛速度）。
包括源程序和神经网络结构示意图，计算结果及分析。
2021/3/11 5:47:41
1007KB
1
神经元节点的个数，隐藏层的个数，都是可以调理的，Optimer优化器有'SGD','mSGD','nSGD','AdaGrad','RMSProp','nRMSProp','Adam'，激活函数有relu和sigmoid
2018/7/25 3:29:44
14.04MB
1
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，是目前使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)。
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)。
2021/6/22 4:33:54
4KB
1
优点——RBF神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此在彩票等非线性大数据分析预测方面，有着很大的应用市场。
具有局部逼近的优点RBF神经网络是一种功能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。
只要在MATLAB（R2014b）平台上，通过运行径向基神经网络“RBF_SSQ”就可以快速预测。
预测系统推荐两注（参数可修改），单注可每号+-1，最多可12个号复试；
也可直接单注投注。
单注中奖率一般在2个以上，复试一般在4-6个红球。
预测可靠性远远高于网络彩票预测机构的水准。
2022/10/9 15:27:37
184KB
1
基于人工神经网络的理论,用BP神经网络逼近一组给定的数值,并在MATLAB的环境下得出实验结果。
分析了BP网络的隐层神经元个数,传递函数及训练函数对网络功能的影响,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行处理,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据,并对两种方法的实验结果进行了分析。
分析了BP网络的隐层神经元个数,传递函数及训练函数对网络功能的影响,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行处理,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据,并对两种方法的实验结果进行了分析。
2021/10/27 16:32:40
252KB
1
一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
2018/5/5 13:21:11
5.68MB
1
布谷鸟搜索算法的总结，每一个鸟巢地位对应着一组BP神经网络初始连接权值和阀值，BP网络根据连接权值和阀值对训练集进行训练，计算每个鸟巢地位对应的预测精度，并根据预测精度找到当前最优鸟巢
2018/10/25 22:46:16
114KB
1
MNIST手写字Matlab程序，包含BP和CNN程序。
不依赖任何库，包含MNIST数据，BP网络可达到98.3%的识别率，CNN可达到99%的识别率。
CNN比较耗时，关于CNN的程序引见：https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79714691
不依赖任何库，包含MNIST数据，BP网络可达到98.3%的识别率，CNN可达到99%的识别率。
CNN比较耗时，关于CNN的程序引见：https://blog.csdn.net/hoho1151191150/article/details/79714691
2019/9/13 11:13:56
21.23MB
1
在人工神经网络的实际应用中，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别/分类、数据压缩等，80%~90%的人工神经网络模型是采用BP网络或它的变化方式，它也是前馈网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分。
2020/10/11 4:07:58
2KB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB