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
基于人工蜂群的BP神经网络人工蜂群算法的反向传播神经网络。
基于人工蜂群算法的反向传播神经网络，经过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法BP神经网络基于人工蜂群的BP神经网络
基于人工蜂群算法的反向传播神经网络，经过大量尝试提出对神经网络误差调整参数进行优化的方法BP神经网络基于人工蜂群的BP神经网络
2021/2/5 11:32:35
805KB
1
BP神经网络整定的PID算法_matlab源法式，神经网络的PID算法，MATLAB源法式代码
2015/1/13 21:21:27
205KB
1
该程序有基于MATLAB和基于AForge.NET的程序的BP神经网络完成数据的分类，本程序以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集，并有演示ppt
2020/3/13 17:22:42
300KB
1
采用动量梯度下降算法训练BP网络采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推行能力采用“提前停止”方法提高BP网络的推行能力
2021/2/2 15:54:17
8KB
1
BP人工神经网络拟合正弦曲线程序完美版-sin.m分享我编写的BP人工神经网络拟合正弦曲线程序。
大家记得留言哦！！！！！！仿真结果图.jpg训练回归图图.jpg训练功能图.jpg训练状态图.jpg
大家记得留言哦！！！！！！仿真结果图.jpg训练回归图图.jpg训练功能图.jpg训练状态图.jpg
2021/10/15 5:14:37
1KB
1
图像分类，顾名思义，是一个输入图像，输出对该图像内容分类的描述的问题。
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进
它是计算机视觉的核心，实际应用广泛。
图像分类的传统方法是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是无效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。
现在，我们不再试图用代码来描述每一个图像类别，决定转而使用机器学习的方法处理图像分类问题。
目前，许多研究者使用CNN等深度学习模型进行图像分类;另外，经典的KNN和SVM算法也取得不错的结果。
然而，我们似乎无法断言，哪种方法对于图像分来问题效果最佳。
本项目中，我们做了一些有意思的事情：将业内普遍用于图像分类的CNN和迁移学习算法与KNN，SVM，BP神经网络进
2018/5/23 7:43:50
529KB
1
主要对LDPC码的编译码算法进行研究。
首先,介绍LDPC的相关基本概念，其次,阐述了LDPC码的功能特点、发展应用以及LDPC码的基本理论知识。
最后在译码算法上,简单对BP译码算法进行了介绍和仿真分析
首先,介绍LDPC的相关基本概念，其次,阐述了LDPC码的功能特点、发展应用以及LDPC码的基本理论知识。
最后在译码算法上,简单对BP译码算法进行了介绍和仿真分析
2020/1/12 5:22:49
5.36MB
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