神经网络楼层杆件识别程序，采用的是自适应学习速率的bp算法
标签： 神经网络 识别 程序
上传时间： 2013-12-09
上传用户：李梦晗
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
非规则重复累积码(IRA)在AWGN信道的编译码C程序，译码算法bp算法。程序用txt文档保存。
标签： AWGN IRA 重复 C程序
上传时间： 2017-06-23
上传用户：13188549192
人工神经网络，采用最常用的bp算法，使得读者对神经网络有更多了解。
标签： 人工神经网络
上传时间： 2013-12-20
上传用户：一诺88
人工神经网络c语言实现，采用了神经网络最常用的bp算法
标签： 人工神经网络 c语言
上传时间： 2013-12-02
上传用户：caozhizhi
股票分析和预测是一个复杂的研究领域，本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合，针对股票市场这一非线性系统，运用BP神经网络，研究基于历史数据分析的股票预测模型，同时，对单只股票短期收盘价格的预测进行深入的理论分析和实证研究。本文探讨了BP神经网络的模型与结构、bp算法的学习规则、权值和阈值等，构建了基于BP神经网络的股票短期预测模型，研究了神经网络的模式、泛化能力等问题。并且，利用搭建起的BP神经网络预测模型，采用多输入单输出、单隐含层的系统，用前五天的价格来预测第六天的价格。对于网络的训练，选用学习率可变的动量bp算法，同时，对网络结构进行了隐含层节点的优化，多次尝试，确定最为合理、可行的隐含层节点数，从而有效地解决了神经网络隐含层节点的选取问题。
标签： 股票 价格
上传时间： 2017-05-11
上传用户：wd1314
·基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别
标签： PCA BP神经网络 算法 车牌字符
上传时间： 2013-04-24
上传用户：maizezhen
bp神经网络算法
标签： 神经网络算法
上传时间： 2013-12-21
上传用户：weiwolkt
动量-自适应学习调整算法(BP改进算法)应用实例.zip
标签： zip 动量 算法 改进算法
上传时间： 2014-11-13
上传用户：alan-ee
L-M算法(BP的一种改进算法)应用实例
标签： L-M 算法 改进算法 应用实例
上传时间： 2013-12-12
上传用户：SimonQQ
