用ANN实现的异或,运用了单隐层的BP算法。
2018/10/10 5:07:20 2KB 神经网络 异或 ANN
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该文件次要包含了两个利用Matlab做的BP算法,次要用来实现预测,该文件中包含两个网络,一个是普通BP神经网络,一个为双隐含层BP神经网络。
2015/11/12 20:20:26 49KB BP算法 预测
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很经典的神经网络控制源程序,运用BP算法,能直接运用,很有参考价值。
2018/7/21 14:11:21 66KB 神经网络 PID DSP C语言
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基于BP算法神经网络的负荷预测,对某实测7日内数据为样本,举行方针预测。
2020/2/11 16:19:39 2KB BP算法 负荷预测
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立体匹配是深度估计的基础。
而bp算法和graphcut算法是比较成功的处理立体匹配(全局)的算法,这里有几种经典的基准源代码,以及代码使用方法及部分注释。
一些小的改变甚至于可以不需要知道算法步骤即可实现。
2017/6/24 21:18:20 13.65MB 立体匹配 BP graph-cut stereo-matching
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【达摩老生出品,必属精品,亲测校正,质量保证】资源名:matlab_SCCPM_LDPC+CPM仿真_LOG-MAP算法_SOVA算法_LOG-BP算法资源类型:matlab项目全套源码源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系我进行指点或者更换。
适合人群:新手及有一定经验的开发人员
2019/6/23 12:55:37 1.23MB matlab SCCPM LDPC LOG-MAP算法
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针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题,提出将具有全局寻优的萤火虫算法,结合BP算法共同训练神经网络。
在本质上,萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练,避开局部极值点,得到优化后的神经网络初始权值后,利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。
轴承毛病实验表明,萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升,毛病识别率最高达到99.47%。
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本文来自于csdn,本文是主要介绍了神经网络应用在分类问题中效果,以及神经网络结构及算法,希望对您的学习有所协助。
1.1基本结构说明:通常一个神经网络由一个inputlayer,多个hiddenlayer和一个outputlayer构成。
图中圆圈可以视为一个神经元(又可以称为感知器)设计神经网络的重要工作是设计hiddenlayer,及神经元之间
2016/7/26 8:12:58 944KB 人工神经网络(ANN)及BP算法
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在单层bp网络的基础上进行简单修正,其中为加入动量和偏置单元。
2019/1/27 13:34:13 2KB bp
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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 钉钉 钉钉打卡