粒子群优化BP神经网络运行出现下列错误,怎么修改呀,脑壳疼啊 [问题点数:20分]

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粒子群算法优化BP神经网络
刚学<em>粒子群</em>算法,然后用<em>粒子群</em>算法<em>优化</em><em>神经网络</em>的隐藏节点数,代码写的不是太好,如果代码有问题,请大家多多指教。第一次写博客,多多包涵。 本文的<em>粒子群</em>算法用的是标准<em>粒子群</em>算法,权重更新采用线性递减策略。
遗传算法优化的收敛问题
如题,应用遗传算法C编程,做实验时发现<em>运行</em>出来的<em>优化</em>结果时小时大,很发散。。。而且交叉率越大,就更发散。。。 第一次用这个算法,麻烦大家有run过这个算法的,传授下经验,看看如何能快速收敛吧?
关于神经网络运行报错的问题解决
matlab里报如下<em>错误</em>: Error using struct Conversion to struct from double is not possible. Error in network/subsasgn>getDefaultParam (line 2040)     param = struct(feval(fcn,'defaultParam')); E
matlab-神经网络-感知器(2)
显示函数plotpv的2个参数是输入向量和目标函数 1) &amp;gt;&amp;gt; P=[0 2 3 1 5 0 6      2 9 0 7 1 0 0] P =      0     2     3     1     5     0     6     2     9     0     7     1     0     0 &amp;gt;&amp;gt; t=[0 1 0 1 1 0 0] t =...
粒子群优化BP神经网络代码
利用PSO<em>优化</em>BP<em>神经网络</em>的初始权值和阈值,使仿真结果更加稳定。
粒子群优化BP神经网络的权值和阈值
<em>粒子群</em><em>优化</em>BP<em>神经网络</em>的权值和阈值,内含详细的代码说明,方便大家阅读
粒子群优化bp
完整的<em>粒子群</em><em>优化</em><em>神经网络</em>代码,代入数据就可以<em>运行</em>
新版Matlab中神经网络训练函数Newff的使用方法
新版Matlab中<em>神经网络</em>训练函数Newff的使用方法 一、   介绍新版newff Syntax ·         net = newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1 TF2...TFNl}, BTF,BLF,PF,IPF,OPF,DDF) Description   newff(P,T,[S1 S2...S(N-l)],{TF1
矩阵的迹(Tr)
迹运算返回的是矩阵对角元素的和: 若不使用求和符号,有些矩阵运算很难描述,而通过矩 阵乘法和迹运算符号可以清楚地表示。例如,迹运算提供了另一种描述矩阵Frobenius范数的方式: 用迹运算表示表达式,我们可以使用很多有用的等式巧妙地处理表达式。例如迹运算在转置运算下是不变的: 多个矩阵相乘得到的方阵的迹,和将这些矩阵中的最后一个挪到最前面之后相乘的迹是相同的。当然,我们需要考虑...
粒子群训练bp神经网络的matlab程序
通过MATLAB编程,使用<em>粒子群</em>训练<em>bp</em><em>神经网络</em>权值和阀值,程序附有详细注释,大家共同学习.
粒子群优化神经网络算法
这是一种非常好的<em>优化</em>算法,可以完整<em>运行</em>,请放心下载。
粒子群训练BP神经网络源代码
采用高效快速的<em>粒子群</em>算法对<em>神经网络</em>进行学习,提供所有源代码。语言,Java
粒子群算法求解BP神经网络参数
说明,这个matlab程序的目标是对BP<em>神经网络</em>中的神经元连接权和阈值构成的高维参数空间进行最优求解,试图用PSO算法求解<em>神经网络</em>中的参数,而不是用传统的误差反传算法。但由于经典<em>粒子群</em>算法存在局部最优的问题。该算法也存在同样的问题。该算法在迭代数较大时可以基本做到误差较大的函数拟合。但是通过该资源提供的图解和代码注释,用户可以很容易的学习到PSO算法的过程。至于如何突破局部最优,这个就有待各位PSO爱好者进行<em>优化</em>了。
脑壳疼之滚动条案例
真绕啊 &amp;lt;script&amp;gt; // 滚动条的高 / 装滚动条div的高 = box的高 / 文字div的高 // 滚动条的高 = 装滚动条div的高 * box的高 / 文字div的高 //最外面的div var box = my$(&quot;box&quot;); //文字div var content = my$(&quot;content&quot;); //装滚动条的div var scroll = my$(&quot;s...
粒子群优化的回声状态神经网络
<em>粒子群</em><em>优化</em>的回声状态<em>神经网络</em>,<em>粒子群</em>算法是通过模拟鸟群觅食行为而发展起来的一种基于群体协作的随机搜索算法。通常认为它是群集智能 (Swarm intelligence, SI) 的一种。
GA优化BP神经网络
这是一个用遗传算法<em>优化</em><em>bp</em><em>神经网络</em>作模式识别的,说的直观一点就是用来做分类的,这里涉及的数据多维输入多维输出,大家可以根据自己要解决的问题进行改动
BP神经网络优化及应用研究
BP<em>神经网络</em>的<em>优化</em>及应用研究,有一定的参考价值
pso优化BP神经网络
主要是<em>粒子群</em>算法<em>优化</em>BP<em>神经网络</em>算法,注释写得很清楚,希望对你们有帮助
随机森林、支持向量机SVC、BP神经网络、遗传算法、粒子群优化参数
现诚邀有能力者帮我完成以下操作,本人会考虑对提供帮助这给予补偿 实现方式为Python或R软件操作一:利用随机森林筛选重要性变量,并建立随机森林模型: (1)所用到的数据中有57个变量,需要利用随机森林筛选出重要性变量,剔除对预测结果影响较小的冗余变量; (2)利用步骤(1)中剔除冗余变量的2007-2016年的数据建立随机森林模型,预测2017年第一季度、2017年第二季度、2017年第三季...
改进粒子群优化rbf神经网络
针 对 网 络 安 全 态 势 预 测 , 为 了 提 高 预 测 精 度 和预 测 算 法 的 收 敛速 度 , 采 用 一 种 改 进 的 粒子 群 算 法来 优 化径 向 基 函 数神 经 网 络 。 首 先 , P SO 的 惯性 权 重 因 子 按 一 条 开 口 向 左 的 抛 物 线 递 减 , 在 保证 全局 寻优 的 同 时 又 增 强 了 局 部搜 索 能 力 ; 其 次 , 通过 权 重 因 子 的 调 节 自 动 寻 优 , 并 将搜 寻到 的 全局 最优 值 解 码 成 R B F 的 网 络参 数 ; 最 后 , 通 过 优 化 的 R BF 网 络进 行 网 络 安 全 态 势 预 测 。 仿 真 实 验 表,改进 后 的 算 法 能较 准 确 地 预测 网 络 安 全 态 势 。 与 BP 算 法 和 R BF 算 法相 比 , 本 文 算 法在预 测 精度 上有所提 高 , 同 时 收敛 速度 加快 , 能 达到 更 好 的 预 测 效果 。
粒子群优化粒子群优化粒子群优化
<em>粒子群</em><em>优化</em><em>粒子群</em><em>优化</em><em>粒子群</em><em>优化</em><em>粒子群</em><em>优化</em><em>粒子群</em><em>优化</em>
Matlab利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序-利用改进粒子群训练bp神经网络的matlab程序.rar
Matlab利用改进<em>粒子群</em>训练<em>bp</em><em>神经网络</em>的matlab程序-利用改进<em>粒子群</em>训练<em>bp</em><em>神经网络</em>的matlab程序.rar 利用改进<em>粒子群</em>训练<em>bp</em><em>神经网络</em>的matlab程序
基于粒子群BP神经网络人脸识别算法
很好的算法,值得一看,个人觉得很好的,看看再评价吧
粒子群算法优化BP神经网络权值的程序
用<em>粒子群</em>算法(PSO)<em>优化</em>BP<em>神经网络</em>权值的MATLAB程序,内附有详细的注释,大家可是下载学习一下。
matlab运行BP神经网络
运用matlab进行<em>神经网络</em>运算,该例子是电厂建设实施过程后评价的计算程序
下列语句怎么修改啊?
sg_clnt_clientshare记录了客户共享的信息rn现要删除共享人等于客户所有人的记录rnrndelete from sg_clnt_clientshare a where a.shareuserid = (select b.operator from sg_clnt_client b where b.customerid = a.clientid)
运行一个EJB出现下列错误怎么回事呀?
Starting WebLogic Server .... rnrn rnrn rnrn rnrn
PSO优化的BP神经网络——python实现
自己写的,编程渣渣,写的很乱,但也基本实现了,仅供参考。有朋友可以联系我相互讨论学习,
遗传优化BP神经网络代码
有关<em>神经网络</em>的详细代码,内含解释。特别是遗传<em>优化</em>BP<em>神经网络</em>代码,非常很实用,也很好用哦。
pso优化bp神经网络代码
在matlab程序中,可以实现<em>粒子群</em>算法<em>优化</em><em>bp</em><em>神经网络</em>的算法,可用不同数据
BP神经网络-bp神经网络.rar
BP<em>神经网络</em>-<em>bp</em><em>神经网络</em>.rar BP<em>神经网络</em>的几个实例    有程序   和word文档
运行1.jsp出现下列错误:为什么?
<em>运行</em>1.jsp<em>出现</em><em>下列</em><em>错误</em>:为什么?rnjavax.servlet.ServletException: on line '9' failed.rnrn路径和编译后的CLASS保证正确,<em>错误</em>可以排除它们的原因。rnrn1.jsp程序如下:rnrnrn 登陆成功否? rnrnrnrnrnrnrnrnrnrn我的SessionLib程序如下:rnpackage bean;rnpublic class SessionLibrn public String id;rn public String password;rn public String sessionId;rn public boolean isadmin; rn public SessionLib(String id,String password,boolean admin) rn this.id=id;rn this.password=password;rn this.isadmin=admin;rn rn
运行android list命令出现下列错误
编译make sdk完成后,输入android list后,<em>出现</em>的rnSWT folder '/root/dsk/android/out/host/linux-x86/framework' does not exist.rnPlease export ANDROID_SWT to point to the folder containing swt.jar for your platform.rn<em>怎么</em>回事?
bp神经网络怎么实际应用啊?Python
原始数据输入,但是输出节点使用激活函数之后结果都是小于一的数,求出来的误差很大,而且误差会先减小后变大,感觉<em>错误</em>好多但不知道在哪 rnrn```rnrn import numpy as nprnrnrndef sigmoid(x):rn return 1 / (1 + np.exp(-x))rnrnrndef main():rn # 14条数据rn data = np.array([rn [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 1],rn [0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0],rn [1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1],rn [0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1],rn [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1],rn [1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 0],rn [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1],rn [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1],rn [1, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],rn [1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1],rn [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1, 0],rn [0, 0, 1, 1, 0, 1, 0, 1],rn [1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1],rn [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1]])rn print("原始数据:\n", data)rn # 十四条数据的跳高成绩rn highJump = np.array(rn [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0])rn print("十四条数据的跳高成绩:\n", highJump)rn # 第十五条数据的输入rn data15 = np.array([0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0])rn print("第十五条数据的输入:\n", data15)rn # 设置输入层与隐藏层之间的权值和阈值rn wInput = np.random.random(size=(6, 8))/10rn print("输入层与隐藏层之间的六组权值:\n", wInput)rn bInput = np.random.random(size=(6, 8))/10rn print("输入层与隐藏层之间的六组阈值:\n", bInput)rn # 设置隐藏层与输出层之间的权值和阈值rn wOutput = np.random.random(size=6)/10rn print("隐藏层与输出层之间的一组权值", wOutput)rn bOutput = np.random.random(size=6)/10rn print("隐藏层与输出层之间的一组阈值", bOutput)rn loss = 1rn count = 0rn while loss > 0.1:rn count = count + 1rn loss = 0rn outputNode = []rn for i in range(0, 14):rnrn # 正向传播rn # 计算隐藏层节点输入rn hide = []rn for j in range(0, 6):rn hideNode = 0rn for k in range(0, 8):rn hideNode = data[i, k] * wInput[j, k] + \rn bInput[j, k] + hideNodern # print(hideNode)rn hideNode = sigmoid(hideNode) # 激活函数rn hide.append(hideNode)rn hide = np.array(hide)rn # print("隐藏层结点", hide)rn output = 0rn for j in range(0, 6):rn output = hide[j] * wOutput[j] + bOutput[j] + outputrn output = sigmoid(output)rn outputNode.append(output)rn # print("输出层结点", output)rn loss = ((output - highJump[i]) * (output - highJump[i])) / 2 + lossrn outputNode = np.array(outputNode)rn # 反向传播rn # print("隐藏层结点", hide)rn for i in range(0, 14):rn # 隐藏层与输出层之间权值阈值更新rn wOutputLoss = []rn for j in range(0, 6):rn wOutputLoss.append((outputNode[i] - highJump[i]) *rn outputNode[i] * (1 - outputNode[i])rn * hide[j])rn wOutputLoss = np.array(wOutputLoss)rn # print("wOutputLoss", wOutputLoss)rn bOutputLoss = []rn for j in range(0, 6):rn bOutputLoss.append((outputNode[i] - highJump[i]) *rn outputNode[i] * (1 - outputNode[i]))rn bOutputLoss = np.array(bOutputLoss)rn # print("bOutputLoss", bOutputLoss)rn for j in range(0, 6):rn wOutput[j] = wOutput[j] - 0.1 * wOutputLoss[j]rn bOutput[j] = bOutput[j] - 0.1 * bOutputLoss[j]rn # print("隐藏层与输出层更新后权值和阈值", wOutput, bOutput)rn # 输入层与隐藏层之间权值更新rn wInputLoss = np.ones((6, 8)) * 0rn for j in range(0, 6):rn for k in range(0, 8):rn wInputLoss[j][k] = ((outputNode[i] - highJump[i]) *rn outputNode[i] *rn (1 - outputNode[i]) * wOutput[j]rn * hide[j] * (1 - hide[j]) * data[i][k])rn wInputLoss = np.array(wInputLoss)rn # print("wIutputLoss", wInputLoss)rn bInputLoss = np.ones((6, 8)) * 0rn for j in range(0, 6):rn for k in range(0, 8):rn bInputLoss[j][k] = ((outputNode[i] - highJump[i]) *rn outputNode[i] * (1 - outputNode[i]) *rn wOutput[j] * hide[j] * (1 - hide[j]))rn bInputLoss = np.array(bInputLoss)rn # print("bIutputLoss", bInputLoss)rn for j in range(0, 6):rn for k in range(0, 8):rn wInput[j][k] = wInput[j][k] - 0.1 * wInputLoss[j][k]rn bInput[j][k] = bInput[j][k] - 0.1 * bInputLoss[j][k]rn # print("输入层与隐藏层之间更新后的权值和阈值", wInput, bInput)rn # print("输出", output)rn print("学习前的loss", loss)rn loss = 0rn for i in range(0, 14):rn # 正向传播rn # 计算隐藏层节点输入rn hide = []rn for j in range(0, 6):rn hideNode = 0rn for k in range(0, 8):rn hideNode = data[i, k] * wInput[j, k] + \rn bInput[j, k] + hideNodern hideNode = sigmoid(hideNode) # 激活函数rn hide.append(hideNode)rn hide = np.array(hide)rn output = 0rn for j in range(0, 6):rn output = hide[j] * wOutput[j] + bOutput[j] + outputrn output = sigmoid(output)rn loss = ((output - highJump[i]) * (output - highJump[i])) / 2 + lossrn # print("输出", output)rn print("学习后的loss", loss)rnrn # 预测rn hide = []rn for j in range(0, 6):rn hideNode = 0rn for k in range(0, 8):rn hideNode = data15[k] * wInput[j, k] + \rn bInput[j, k] + hideNodern hideNode = sigmoid(hideNode) # 激活函数rn hide.append(hideNode)rn hide = np.array(hide)rn output = 0rn for j in range(0, 6):rn output = hide[j] * wOutput[j] + bOutput[j] + outputrn output = sigmoid(output)rn print(output)rn print(loss)rn print(count)rnrnrnif __name__ == '__main__':rn main()rnrn```
BP神经网络例子(可直接运行
BP<em>神经网络</em>使用例子,对应的参考博客资料:http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/66969232
bp神经网络源代码,可直接运行
<em>bp</em><em>神经网络</em>源代码,可直接<em>运行</em>,需要的可以下载学习一下。
粒子群优化小波神经网络车位预测
利用<em>粒子群</em><em>优化</em>小波<em>神经网络</em>进行车位预测,仿真结果显示预测精度较高
粒子群算法优化bp网络
利用<em>粒子群</em>算法<em>优化</em><em>bp</em>网络,使得网络更加精确
粒子群优化
关于现代智能<em>优化</em>算法中的<em>粒子群</em><em>优化</em>算法matlab源程序~
在Hadoop集群上运行WordCount出现下列错误怎么解决??
Java HotSpot(TM) Client VM warning: You have loaded library /home/hadoop/hadoop-2.5.2/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.rnIt's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c ', or link it with '-z noexecstack'.rn16/12/15 04:48:08 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicablern16/12/15 04:48:09 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master/192.168.1.147:18040rn16/12/15 04:48:12 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1rn16/12/15 04:48:12 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1rn16/12/15 04:48:12 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1481804617285_0002rn16/12/15 04:48:13 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1481804617285_0002rn16/12/15 04:48:13 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://master:18088/proxy/application_1481804617285_0002/rn16/12/15 04:48:13 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1481804617285_0002rn16/12/15 04:48:34 INFO mapreduce.Job: Job job_1481804617285_0002 running in uber mode : falsern16/12/15 04:48:34 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%rn16/12/15 04:48:36 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1481804617285_0002_m_000000_0, Status : FAILEDrnContainer launch failed for container_1481804617285_0002_01_000002 : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Unauthorized request to start container. rnThis token is expired. current time is 1481811355417 found 1481806715733rn at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)rn at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)rn at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)rn at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)rn at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.instantiateException(SerializedExceptionPBImpl.java:168)rn at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.deSerialize(SerializedExceptionPBImpl.java:106)rn at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.launcher.ContainerLauncherImpl$Container.launch(ContainerLauncherImpl.java:155)rn at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.launcher.ContainerLauncherImpl$EventProcessor.run(ContainerLauncherImpl.java:369)rn at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)rn at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)rn at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)rnrn16/12/15 04:48:38 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1481804617285_0002_m_000000_1, Status : FAILEDrnContainer launch failed for container_1481804617285_0002_01_000003 : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Unauthorized request to start container. rnThis token is expired. current time is 1481811357277 found 1481806717783rn at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)rn at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)rn at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)rn at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)rn at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.instantiateException(SerializedExceptionPBImpl.java:168)rn at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.deSerialize(SerializedExceptionPBImpl.java:106)rn at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.launcher.ContainerLauncherImpl$Container.launch(ContainerLauncherImpl.java:155)rn at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.launcher.ContainerLauncherImpl$EventProcessor.run(ContainerLauncherImpl.java:369)rn at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)rn at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)rn at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)rnrn16/12/15 04:48:40 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1481804617285_0002_m_000000_2, Status : FAILEDrnContainer launch failed for container_1481804617285_0002_01_000004 : org.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnException: Unauthorized request to start container. rnThis token is expired. current time is 1481811359287 found 1481806719811rn at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native Method)rn at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance(NativeConstructorAccessorImpl.java:57)rn at sun.reflect.DelegatingConstructorAccessorImpl.newInstance(DelegatingConstructorAccessorImpl.java:45)rn at java.lang.reflect.Constructor.newInstance(Constructor.java:526)rn at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.instantiateException(SerializedExceptionPBImpl.java:168)rn at org.apache.hadoop.yarn.api.records.impl.pb.SerializedExceptionPBImpl.deSerialize(SerializedExceptionPBImpl.java:106)rn at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.launcher.ContainerLauncherImpl$Container.launch(ContainerLauncherImpl.java:155)rn at org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.launcher.ContainerLauncherImpl$EventProcessor.run(ContainerLauncherImpl.java:369)rn at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1145)rn at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:615)rn at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)rnrn16/12/15 04:48:44 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%rn16/12/15 04:48:44 INFO mapreduce.Job: Job job_1481804617285_0002 failed with state FAILED due to: Task failed task_1481804617285_0002_m_000000rnJob failed as tasks failed. failedMaps:1 failedReduces:0rnrn16/12/15 04:48:44 INFO mapreduce.Job: Counters: 4rn Job Counters rn Other local map tasks=3rn Data-local map tasks=1rn Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=0rn Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=0rn
bp神经网络算法 急啊!~~
给你一个函数 分子0.1Z+0.632 分母:Z^2-0.368z-0.26 要把这个函数做出来rnrn谁能给我一个c语言的程序
谁了解BP神经网络啊?
谁了解BP<em>神经网络</em>啊?rn一个朋友写了篇论文,让我帮看看,修正一下。rn可是我一点也不懂。丢人啊!
神经网络----BP神经网络
一、应用情况 <em>神经网络</em>在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,特征提取、图像处理等方面。 二、原理 (1)神经元模型 神经元模型基本上包括多个输入(类似突触),这些输入分别被不同的权值相乘(收到的信号强度不同),然后被一个数学函数用来计算决定是否激发神经元。还有一个函数(也许是不变,就是复制)计算人工神经元的输出(有时依赖于某个门限)。 ...
神经网络学习 之 BP神经网络
上一次我们讲了M-P模型,它实际上就是对单个神经元的一种建模,还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络,才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工<em>神经网络</em>。 本文具体来介绍一下一种非常常见的<em>神经网络</em>模型——反向传播(Back Propagation)<em>神经网络</em>。概述BP(Back Propagation)<em>神经网络</em>是1986年由Rumelhart和Mc
BP神经网络和混沌神经网络
是实现BP<em>神经网络</em>和混沌<em>神经网络</em>的matlab程序,但是没有调用<em>神经网络</em>工具箱。
BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例BP神经网络Matlab实例
BP<em>神经网络</em>Matlab实例BP<em>神经网络</em>Matlab实例BP<em>神经网络</em>Matlab实例BP<em>神经网络</em>Matlab实例BP<em>神经网络</em>Matlab实例BP<em>神经网络</em>Matlab实例BP<em>神经网络</em>Matlab实例
BP神经网络
总述: 在工作中,负责到车牌识别项目,所以特地研究下目前安防行业内普遍用的车牌识别算法:BP<em>神经网络</em>。BP网络的结构BP网络的结构如下图所示,分为输入层(Input),隐含层(Hidden),输出层(Output)。 输入层的结点个数取决于输入的特征个数。 输出层的结点个数由分类的种类决定。 在输入层和输出层之间通常还有若干个隐含层,至于隐含层的个数以及每个隐含层的结点个数由训练工程师的经验
BP 神经网络
使用matlab 实现BP<em>神经网络</em> 代码容易理解
神经网络 BP
用c实现<em>神经网络</em>中的BP算法,对于<em>神经网络</em>的初学者来说,是一个不错的参考,欢迎大家给以建议。
神经网络bp
<em>bp</em><em>神经网络</em>的预测.源代码 用于电力预测 温度预测等
bp神经网络
基于集成<em>bp</em><em>神经网络</em>的短期负荷预测 介绍了<em>bp</em><em>神经网络</em>的基本思想及其应用
bp 神经网络
这主要讲<em>bp</em>算法,希望大家支持
求大神讲解c#,脑壳
求大神讲解一下例9.13,书上讲的看不懂,平白一点[face]monkey:0.gif[/face][face]monkey:0.gif[/face][face]monkey:0.gif[/face][img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201908/02/1564732298_652551.jpg][/img][img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201908/02/1564732301_23552.jpg][/img]
最完整的WAP开发教程.zip下载
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