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神经元网络

神经元网络[1](networkofneuron)一种复杂网络系统。
  • 竞争学习指同一神经元层次上各个神经元相互之间进行竞争

    竞争学习指同一神经元层次上各个神经元相互之间进行竞争,竞争胜利的神经元修改与其相联的连接权值。竞争学习是一种无监督学习。在无监督学习中,只向网络提供一些学习样本,而不提供理想的输出。网络根据输入样本进行自组织,并将其划分到相应的模式类中。

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    上传时间: 2014-01-02

    上传用户:xhz1993

  • 在LON网程序设计中使用Neuron C语言。Neuron C是一种基于ANSIC且带有网络通信和高级硬件设备接口扩展语句的高级语言。它增加了对I/O、事件处理、消息传递和分散数据目标的支持

    在LON网程序设计中使用Neuron C语言。Neuron C是一种基于ANSIC且带有网络通信和高级硬件设备接口扩展语句的高级语言。它增加了对I/O、事件处理、消息传递和分散数据目标的支持, 扩充了包括软定时器、网络变量、显示消息、一个多任务调度程序以及其它各具特点的函数等。采用Neuron C语言开发的应用程序,可直接在Lonbuilder神经元仿真器上进行调试,因此应用程序的开发可独立于硬件设计进行

    标签: Neuron ANSIC LON C语言

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:dragonhaixm

  • 学上的基本神经元

    学上的基本神经元,人工的神经网络也有基本的神经元。每个神经元有特定数量的输入,也会为每个神经元设定权重(weight)。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。然后,神经元会计算出权重合计值(net value),而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值(threshold),而当权重合计值大于临

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    上传时间: 2014-06-06

    上传用户:luke5347

  • 神经网络算法

    神经网络算法,单层输入,中间层10个神经元,一个输出神经元拟合sinx

    标签: 神经网络算法

    上传时间: 2016-08-06

    上传用户:xiaohuanhuan

  • 感知器是神经网络里面的一个重要分类器

    感知器是神经网络里面的一个重要分类器,本例子采用matlab实现单个神经元感知器,分类效果较好~

    标签: 神经网络 分类器

    上传时间: 2014-12-02

    上传用户:SimonQQ

  • 本人编写的GramSchmidt神经网络算法

    本人编写的GramSchmidt神经网络算法,和传统的神经网络算法比较,该算法能自动产生神经元,节约时间,速度快! 本人还加了自动产生分类的方法和适合各种函数的转换,该zip包括两个文件,一个是GramSchmidt正交分解,是个子函数,主函数是orth_GramSchmidt,放在同一目录下,就可运行,可以对benchmark的逼近和分类问题提供解决方案

    标签: GramSchmidt 编写 神经网络算法

    上传时间: 2014-01-06

    上传用户:yepeng139

  • BP网络解决异或问题的实例

    BP网络解决异或问题的实例,有初始值和最终结果的显示。本网络结构为三层BP网络,各层神经元个数可变,更改相关#define即可。(注释较详细,主函数中调用的函数和矩阵类都定义在文件function.h中)

    标签: BP网络

    上传时间: 2014-01-27

    上传用户:wangzhen1990

  • 人工神经网络预测程序

    人工神经网络预测程序,需谨慎的设置隐含层神经元个数和误差收敛精度

    标签: 人工神经 网络预测 程序

    上传时间: 2013-12-26

    上传用户:TRIFCT

  • Matlab中BP神经网络的构建和初始化训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。

    Matlab中BP神经网络的构建和初始化训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个颟顸每层神经元个数的数组。第三个参数是包含每层用到的转移函数名称的细胞数组。最后一个参数是用到的训练函数的名称。

    标签: Matlab newff 网络 Rx2

    上传时间: 2014-12-04

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  •  人工神经网络(Aartificial Neural Network

     人工神经网络(Aartificial Neural Network,下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年,已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型,后被冷落了一段时间,80年代又迅猛兴起[1]。ANN之所以受到人们的普遍关注,是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法,Back Propagation),它的网络结构及算法直观、简单,在工业领域中应用较多。

    标签: Aartificial Network Neural 人工神经网络

    上传时间: 2014-01-03

    上传用户:zhangzhenyu