，特別是溫度的影響是測量誤差的主要，為保證SAW壓力傳感器高準確度和高靈敏度測量，必須進行有效的溫度補償。本文將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制技術(shù)相結(jié)合，對SAW壓力傳感器進行智能化溫度補償，通過此方法進行的改進
2018-10-24 11:36:52
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法怎么去控制溫控系統(tǒng)，為什么不用pid控制
2023-10-27 06:10:14
03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法
2019-09-12 07:08:05
網(wǎng)絡(luò)BP算法的程序設(shè)計 多層前向網(wǎng)絡(luò)BP算法源程序 第4章 Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型 4.1 離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4.2 連續(xù)型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型
2012-03-20 11:32:43
基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2019-05-16 17:25:05
針對傳統(tǒng)比例積分（ＰＩ）控制在電機控制中控制效果不良的問題，設(shè)計了一種基于向后傳播算法（ＢＰ）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ＰＩ控制器?；冢停粒裕蹋粒拢樱椋恚酰欤椋睿虢⒘思冸妱悠囼?qū)動系統(tǒng)的仿真模型，將駕駛員
2019-12-10 16:32:40
CCD圖像分析方法和預(yù)測算法？？？
2012-07-01 15:20:49
Keras之ML~P：基于Keras中建立的回歸預(yù)測的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(根據(jù)200個數(shù)據(jù)樣本預(yù)測新的5+1個樣本)——回歸預(yù)測
2018-12-20 10:43:06
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機器學(xué)習(xí)的步驟：訓(xùn)練與預(yù)測、訓(xùn)練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達訓(xùn)練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
電子發(fā)燒友總結(jié)了以“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”為主題的精選干貨，今后每天一個主題為一期，希望對各位有所幫助?。c擊標題即可進入頁面下載相關(guān)資料）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的學(xué)習(xí)方法與應(yīng)用實例（pdf彩版）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門資料MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個案例分析《matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用設(shè)計》深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2019-05-07 19:18:14
傳播的，不會回流），區(qū)別于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN。BP算法（Back Propagation）：誤差反向傳播算法，用于更新網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)思想：表面上：1. 數(shù)據(jù)信息的前向傳播，從輸入層到隱含層
2019-07-21 04:00:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是根據(jù)人的認識過程而開發(fā)出的一種算法。假如我們現(xiàn)在只有一些輸入和相應(yīng)的輸出，而對如何由輸入得到輸出的機理并不清楚，那么我們可以把輸入與輸出之間的未知過程看成是一個“網(wǎng)絡(luò)”，通過不斷地給
2008-06-19 14:40:42
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-01-28 07:16:57
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價格預(yù)測。本文使用的數(shù)據(jù)來源為tushare，一個免費開源接口；且只取開票價進行預(yù)測。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
請問用matlab編程進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時，訓(xùn)練結(jié)果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預(yù)測？
2014-02-08 14:23:06
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。
2019-07-17 07:21:50
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用轉(zhuǎn)載****地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢，作為一個
2022-08-02 10:39:39
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架
2020-12-29 06:16:44
反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2020-04-28 08:36:58
本文設(shè)計了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的伺服運動控制卡。
2021-06-03 06:05:09
最近在學(xué)習(xí)電機的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
基于LabVIEW的智能算法實例，包括bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，PID控制，粒子群算法，模糊控制，小波去噪。適合相關(guān)從業(yè)人員交流學(xué)習(xí)
2020-03-07 20:08:27
巡線智能車控制中的CNN網(wǎng)絡(luò)有何應(yīng)用？嵌入式單片機中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)該怎樣去使用？如何利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去更好地控制巡線智能車呢？
2021-12-21 07:47:24
什么是同步檢測算法？如何去實現(xiàn)相位模糊估計的幀同步檢測算法？
2021-05-06 07:23:16
原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測
2021-07-12 08:02:11
，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關(guān)，還與人腦的信息處理能力，包括數(shù)據(jù)壓縮能力有關(guān)。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也
2019-08-08 06:11:30
有提供編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測程序服務(wù)的嗎？
2011-12-10 13:50:46
求高手，基于labview的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的實現(xiàn)過程，最好有程序哈，謝謝??！
2012-12-10 14:55:50
請問用matlab編程進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測時，訓(xùn)練結(jié)果很多都是合適的，但如何確定最合適的？且如何用最合適的BP模型進行外推預(yù)測？
2014-02-08 14:19:12
針對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用BP算法比較依賴于網(wǎng)絡(luò)的初始條件,訓(xùn)練時間較長,容易陷入局部極值的缺點,利用粒子群優(yōu)化算法(PSO)的全局搜索性能,將PSO用于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程.由于基本PSO算法存在
2010-05-06 09:05:35
各位大神，請問有沒有編過模糊PID控制程序或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制程序？
2015-01-12 10:50:48
有沒有誰會小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法的設(shè)計啊，需要在MATLAB里面實現(xiàn)的，這是其中一部分，但是在MATLAB里面實現(xiàn)不了，有誰會完整的程序設(shè)計嗎？著急啊，幫幫忙吧%%網(wǎng)絡(luò)初始化Load
2016-04-15 13:24:19
關(guān)于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的
2013-05-19 10:22:16
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)及其在運動控制中的應(yīng)用是一本關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯系統(tǒng)，以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究成果的專著。作者在簡要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與模糊理論的基礎(chǔ)上，對人
2009-01-13 15:18:34
0 結(jié)合網(wǎng)絡(luò)入侵和主機入侵方面的檢測能力，構(gòu)建了基于智能體的分布式入侵檢測系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)模型。重點討論了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入侵檢測算法。針對傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)在入侵檢測應(yīng)用中學(xué)習(xí)
2009-03-02 21:58:5420 以故障診斷理論和方法為基礎(chǔ)，綜合運用人工智能、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，對雷達印制板故障智能診斷問題進行了研究，給出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障智能診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)過程。
2009-06-01 16:14:0520 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中模糊規(guī)則的抽取。本文研究模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)、規(guī)則插入和抽取及神經(jīng)-模糊推理的FuNN 模型。把遺傳算法作為系統(tǒng)模糊規(guī)則選擇的自
2009-06-06 13:45:4218 應(yīng)用仿人智能魯棒性高、能對付難控對象的控制特點，結(jié)合模糊RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)，提出仿人模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，對PID 控制器參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)節(jié)。該方法采用仿人智能的
2009-06-09 10:47:3617 介紹一種基于RBF 的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計與仿真分析的實現(xiàn)方法。該方法利用MATLAB 中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱圖形用戶界面GUI 結(jié)合模糊控制規(guī)則表給定的輸入/輸出樣本數(shù)據(jù)設(shè)計、構(gòu)建RBF 模糊
2009-06-10 14:22:4928 根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論,研究了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電器設(shè)備中的應(yīng)用,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分塊構(gòu)造方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分塊學(xué)習(xí)算法,并通過實驗?zāi)M達到實際要求。關(guān)鍵詞 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 權(quán)
2009-06-13 11:40:0310 本文采用基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器實現(xiàn)了對時滯系統(tǒng)的控制，采取模糊規(guī)則對輸出誤差進行預(yù)測，預(yù)測中假設(shè)系統(tǒng)輸出變化較緩慢，以至可以忽略高次項，得到的輸出誤差經(jīng)過神
2009-06-23 13:14:0010 設(shè)計并實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯相結(jié)合的綜合預(yù)測模型進行短期電力負荷預(yù)測。由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯分別對基本負荷和受天氣、節(jié)假日影響的負荷進行預(yù)測，使其在天氣突變
2009-08-14 15:51:1619 本文設(shè)計了一種基于自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變步長LMS算法，該算法采用了一種新的模糊控制規(guī)則，按照該規(guī)則改變LMS算法的步長。文章最后給出了非線性噪聲抵消的仿真結(jié)果。關(guān)
2009-08-27 11:42:577 基于灰色理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合能改進預(yù)測精度的思想，本文闡述了灰色理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的技術(shù)。并將其應(yīng)用到DMF 回收過程中進行了仿真驗證，通過Mat lab 語言進行了算法的
2009-09-25 15:50:306 基于混合學(xué)習(xí)算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng) 劉美俊廈門理工學(xué)院電子與電氣工程系（廈門 361024）摘要：針對復(fù)雜非線性系統(tǒng)在控制過程中的不確定性及參數(shù)的時變性，
2009-11-01 09:46:1315 針對中長期負荷預(yù)測，本文將模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提出了基于高木-關(guān)野自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊推理系統(tǒng)的中長期負荷預(yù)測模型。該模型采取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對模糊信息進行處理
2009-12-18 16:48:046 應(yīng)用仿人智能魯棒性高、能對付難控對象的控制特點，結(jié)合模糊RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)，提出仿人模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，對PID 控制器參數(shù)進行優(yōu)化調(diào)節(jié)。該方法采用仿人智能的
2009-12-19 11:50:0312 介紹了MATLAB軟件的仿真技術(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一模糊控制電冰箱的仿真研究中的應(yīng)用，并用匯編語言編程實現(xiàn)了制冷目標溫度和制冷過程的模糊控制，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)冷和化霜等智能控
2010-01-12 16:57:4234 提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卡車路段行程時間實時預(yù)測模型，闡述了自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊系統(tǒng)（1BCDEFG< )<EH&IJKLCM<B 3NOOP 6QR<I<Q=< 7PME<S，1)367）網(wǎng)絡(luò)原理和方法對
2010-02-22 10:43:008 基于模糊聚類和關(guān)節(jié)控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊際電價預(yù)測方法摘要: 在電力市場中運作中, 電廠的報價反映了電廠的運作成本和市場供求信息, 準確的預(yù)測邊際電價信
2010-04-23 14:23:598 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GPS高程轉(zhuǎn)換中的應(yīng)用
摘要: 介紹了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理和GPS 高程轉(zhuǎn)換方法, 采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法, 實現(xiàn)了GPS 高程轉(zhuǎn)換. 在用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進
2010-04-26 11:27:2812 詳細介紹了CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)" 中間層作用函數(shù)地址的計算方法" 輸出層權(quán)值的學(xué)習(xí)算法# 并利用CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對水下機器人深度模糊控制器進行了學(xué)習(xí)$ 仿真結(jié)果表明% 訓(xùn)練得到的
2010-07-22 15:49:5925
隨著智能信息技術(shù)的發(fā)展，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制。但該算法尚未應(yīng)用于PLC。針對這種現(xiàn)狀，給出基于S7-200 PLC的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計。利用模糊神經(jīng)
2010-12-24 16:55:1949 本文將一種新型的動態(tài) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 結(jié)構(gòu)與傳統(tǒng)的基于狀態(tài)估計的故障檢測方法相結(jié)合, 提出了一種基于動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通事件檢測算法。該網(wǎng)絡(luò)借鑒靜態(tài)BP 網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法, 并針對其訓(xùn)
2011-07-26 15:36:3826 提出了一種基于改進差分進化算法和 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 的計算機網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測方法。利用差分進化算法的全局尋優(yōu)能力，快速地得到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值；然后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性擬
2011-08-10 16:13:0731 分析了負荷預(yù)測的基本概念,以及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測原理中正向和逆向建模的基本結(jié)構(gòu),研究了聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化算法。設(shè)計了電力系統(tǒng)負荷預(yù)測模型,并對系統(tǒng)進行仿真測試,試驗結(jié)果表
2012-02-10 16:59:0446 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的執(zhí)行器故障診斷.....
2016-01-04 15:31:556 模糊系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用程序設(shè)計-上科。
2016-04-11 17:14:030 模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-北航，有需要的下來看看。
2016-04-11 17:33:160 一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基音檢測算法_曹猛
2017-01-07 19:08:430 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群算法的風(fēng)能預(yù)測模型_廖輝英
2017-03-16 10:19:420 基于可拓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火災(zāi)探測算法_閆浩
2017-03-19 19:28:030 針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測中存在的結(jié)構(gòu)不確定以及網(wǎng)絡(luò)過度擬合的問題，利用遺傳算法的全局搜索能力和模糊聚類算法的數(shù)據(jù)篩選能力，分別對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)進行雙重優(yōu)化，提出了基于遺傳算法和聚類算法的改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)風(fēng)速預(yù)測方法，仿真表明，改進風(fēng)速后的預(yù)測方法大大提高了風(fēng)速預(yù)測的準確性。
2017-11-10 11:23:415 算法預(yù)測性能更優(yōu)，使用梯度下降算法與遺傳算法混合對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)優(yōu)化，提高預(yù)測模型收斂效率。實例分析表明，使用本文研究的混合RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果明顯優(yōu)于其他傳統(tǒng)的預(yù)測模型。同時，在預(yù)測速度上也具有較大的
2017-11-22 15:54:547 為了提高徑向基函數(shù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對短時交通流的預(yù)測準確性，提出了一種基于改進人工蜂群算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短時交通流預(yù)測模型。利用改進人工蜂群算法確定RBF網(wǎng)絡(luò)隱含層的中心值以及隱含層單元
2017-12-01 16:31:582 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測是結(jié)構(gòu)生物學(xué)中的一個重要問題。針對八類蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測，提出了一種基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)預(yù)測算法。該算法通過雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模氨基酸間的局部和長程相互作用
2017-12-03 09:41:149 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是模糊理論同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物，它匯集了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論的優(yōu)點，集學(xué)習(xí)、聯(lián)想、識別、信息處理于一體。
2017-12-29 14:40:40
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模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊邏輯系統(tǒng)相結(jié)合的一種具有強大的自學(xué)習(xí)和自整定功能的網(wǎng)絡(luò)，是智能控制理論研究領(lǐng)域中一個十分活躍的分支，因此模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的研究具有重要的意義。本文旨在分析模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點及其用途。
2017-12-29 15:35:3328275 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)又成為模糊控制系統(tǒng)，是個新興的控制方法，就象我們說小明學(xué)習(xí)很好，但是怎么個好法就是個很模糊的概念。模糊控制不同與經(jīng)典控制理論的關(guān)鍵在于他有一套屬于他自己的模糊算法，這個對數(shù)學(xué)的要求還是挺高的，模糊控制也成做為智能控制系統(tǒng)。
2018-01-02 14:47:299053 
網(wǎng)絡(luò)中心機房的溫度是大延時、大慣性的被控對象，針對此特點，以模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的思想，設(shè)計了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器。建立了以T-S模糊模型為基礎(chǔ)的5層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并采用改進的BP算法
2018-01-09 16:04:090 針對傳統(tǒng)稅收預(yù)測模型精度較低的問題，提出一種將Adaboost算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合進行稅收預(yù)測的方法。該方法首先對歷年稅收數(shù)據(jù)進行預(yù)處理并初始化測試數(shù)據(jù)分布權(quán)值；然后初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值
2018-02-27 16:51:440 谷歌研究人員使用了一種邊緣檢測算法，該算法可以識別神經(jīng)突（神經(jīng)元本體的分支）的邊界，以及一種復(fù)發(fā)性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（復(fù)發(fā)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個子類），該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)元掃描中的像素聚集起來并突出顯示出來。
2018-07-20 09:45:422667 Apollo 障礙物行為預(yù)測系統(tǒng)采用 MLP 多層感知機制，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與規(guī)劃算法，達到精準預(yù)測路徑的目的。
2018-12-18 09:54:449790 為了提高電力市場環(huán)境下的電價預(yù)測精度 在研究短期電價預(yù)測中采用了粒子群和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合 的混合算法 先利用粒子群算法確定初值 再采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成給定精度的學(xué)習(xí)。對我國四川電網(wǎng)電價進行預(yù)測
2020-02-29 08:00:000 ，本文提出一種新的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即在原有算法的基礎(chǔ)上引入時差法，該方法在某種程度上能實時地根據(jù)觀測數(shù)據(jù)和預(yù)測結(jié)果不斷調(diào)整模型參數(shù)，使模型盡可能完善，從而提高預(yù)測精度。
2020-08-14 09:32:233655 
人工智能-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的簡單實現(xiàn)說明。
2021-05-25 11:30:1612 倒對于老年人來說是一個十分嚴重的問題，實時檢測老年人是否摔倒對于減輕摔倒造成的傷害具有重要意義。為此，文中提出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的摔倒檢測算法。該算法采用佩戴于腰部的六軸傳感器（MPU6050來
2021-06-16 16:09:015 基于果蠅算法的混合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交通流預(yù)測模型
2021-07-05 16:52:5740 在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2023-02-23 09:14:444833 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹 什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識別、語音識別等領(lǐng)域
2023-08-21 16:49:462801 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機器算法嗎? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是機器算法的一種，它通常被用于圖像、語音、文本等數(shù)據(jù)的處理和分類。隨著深度學(xué)習(xí)的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸成為了圖像、語音等領(lǐng)域中最熱門的算法之一。 卷積
2023-08-21 16:49:481427 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法比其他算法好嗎 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一種用于圖像識別和處理等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。相對于傳統(tǒng)的圖像識別算法，如SIFT
2023-08-21 16:49:511261 算法。它在圖像識別、語音識別和自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，成為近年來最為熱門的人工智能算法之一。CNN基于卷積運算和池化操作，可以對圖像進行有損壓縮、提取特征，有效降低輸入數(shù)據(jù)的維度，從而實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)的處理和分析。下面是對CNN算法的詳細介紹： 1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本
2023-08-21 16:50:012369 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)算法，其主要特點是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。
2023-08-21 17:07:365026 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一種通過模擬生物神經(jīng)元間相互作用的方式實現(xiàn)信息處理和學(xué)習(xí)的計算機模型。它能夠?qū)斎霐?shù)據(jù)進行分類、回歸、預(yù)測和聚類等任務(wù)，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于計算機視覺、自然語言處理、語音處理等領(lǐng)域。下面將就神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的概念和工作原理，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法介紹進行詳細探討。
2023-08-28 18:25:271524 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。它通過最小化損失函數(shù)來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，從而提高網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測性能。本文將詳細
2024-07-02 14:16:521894 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計算模型，廣泛應(yīng)用于機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像識別、語音識別等領(lǐng)域。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法也存在一些優(yōu)缺點。本文將詳細分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點。 一、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
2024-07-03 09:47:473781 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即反向傳播（Backpropagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反向傳播誤差來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如圖像識別、語音識別
2024-07-03 09:52:511471 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network，簡稱BP網(wǎng)絡(luò)）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，從而實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測。本文將詳細介紹
2024-07-03 09:59:421565 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的機器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以用于建模和預(yù)測變量之間的關(guān)系。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦啟發(fā)的計算模型，由大量的節(jié)點（神經(jīng)元）組成，這些節(jié)點通過權(quán)重連接在一起。每個神經(jīng)元接收
2024-07-03 10:23:071693 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有強大的非線性映射能力，廣泛應(yīng)用于模式識別、信號處理、預(yù)測等領(lǐng)域。本文將詳細介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2024-07-04 09:45:491475 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，是一種常用的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法。它通過反向傳播誤差來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置，從而實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類或回歸。下面詳細介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本流程
2024-07-04 09:47:191883 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其核心思想是通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置，從而實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測或分類。本文將詳細
2024-07-11 10:52:341892 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的核心，它建立在梯度下降法的基礎(chǔ)上，是一種適合于多層神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。該算法通過計算每層網(wǎng)絡(luò)的誤差，并將這些誤差反向傳播到前一層，從而調(diào)整權(quán)重，使得網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測更接近真實值。 二、算法原理 反向傳播算法的基本原理是通過計算損
2025-02-12 15:18:191428
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