Search - BP P - CodeBus

Search - BP P - List

[AI-NN-PR] bp算法及其改进的matlab实现 DL : 2

matlab语言编写的bp算法实现自适应PID控制。

共有：无导师的heb算法，有导师的delta算法，有导师的heb算法，改进的heb算法

Update : 2008-01-03 Size : 832byte Publisher : wander

[Mathimatics-Numerical algorithms] BP算法源码 DL : 7

BP算法源码,

Update : 2008-06-16 Size : 15.3kb Publisher : danlei0120

[Other resource] bp DL : 0

bp算法实现代码,在c++ builder 平台上实现. b p算法实现代码,在c++ builder 平台上实现.
Update : 2008-10-13 Size : 450.65kb Publisher : 杨林

[Other resource] BP-hanshu DL : 0

B-P算法对函数的拟合程序-B-P algorithm to function fitting procedures
Update : 2008-10-13 Size : 1.44kb Publisher : 王暄

[AI-NN-PR] BP-hanshu DL : 0

B-P算法对函数的拟合程序-B-P algorithm to function fitting procedures
Update : 2025-02-17 Size : 1kb Publisher : 王暄

[Other] roughsetandBPneuronetwork DL : 0

基于粗糙集理论和BP神经网络的分层递阶分类算法。-based on rough set theory and neural networks hierarchical classification algorithm.
Update : 2025-02-17 Size : 215kb Publisher : roc woods

[matlab] pid+bp DL : 1

一种基于BP神经网络整定的PID控制的matlab源程序-BP neural network based tuning of PID control matlab source
Update : 2025-02-17 Size : 5kb Publisher : wenston

[matlab] bpsuanfa DL : 0

用GA直接训练BP网络的权重算法主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； -GA directly with BP network training algorithm the weights of the main program: gafault.m It includes the following subroutines: 1. BP network initialization: nninit.m-- given P, T, R, S1, S2 2. Adaptation value function: gabpEval.m 3. Genetic algorithm for BP network codec corresponding to the right value, the threshold function: gadecod.m
Update : 2025-02-17 Size : 1kb Publisher : QAP

[matlab] bp DL : 0

如何用MATLAB的神经网络工具箱实现三层BP网络。仿真出一个3层的BP网络-如 ?斡肕ATLAB的神 ?网络 ???呦涫迪秩??鉈P网络 ??抡??鲆桓 ? ?愕腂P网络
Update : 2025-02-17 Size : 4kb Publisher : 劏个老鼠

[Algorithm] bp DL : 0

bp算法实现代码,在c++ builder 平台上实现. b p算法实现代码,在c++ builder 平台上实现. -bp algorithm code, in c++ builder platform. bp algorithm code, in c++ builder platform.
Update : 2025-02-17 Size : 450kb Publisher : 杨林

[matlab] 2008101523144260 DL : 1

[AI-NN-PR] bp DL : 0

#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //学习样本个数 #define IN 1 //输入层神经元数目 #define HN 8 //隐层神经元数目 #define ON 1 //输出层神经元数目 double P[IN] //单个样本输入数据 double T[ON] //单个样本教师数据 double W[HN][IN] //输入层至隐层权值 double V[ON][HN] //隐层至输出层权值 double X[HN] //隐层的输入 double Y[ON] //输出层的输入 double H[HN] //隐层的输出 -# Include iostream.h# Include iomanip.h# Define N 20// learning sample number# Define IN 1// input layer neurons in the number# Define HN 8// hidden layer neuron The number# define ON 1// output layer neuron number of double P [IN]// single sample input data double T [ON]// single sample data teachers double W [HN] [IN]// input layer to hidden layer weight double V [ON] [HN]// hidden layer to output layer weights double X [HN]// hidden layer input double Y [ON]// output layer input double H [HN]// hidden layer output
Update : 2025-02-17 Size : 2kb Publisher : xx

[Mathimatics-Numerical algorithms] BP DL : 0

BP神经网络程序,C语言源代码如下： #include "iostream.h" #include "iomanip.h" #include "stdlib.h" #include "math.h" #include "stdio.h" #include "time.h" #include "fstream.h" #define N 120 //学习样本个数 #define IN 3 //输入层神经元数目 #define HN 2 //隐层神经元数目 #define ON 2 //输出层神经元数目 #define Z 20000 //旧权值保存-》每次study的权值都保存下来 double P[IN] //单个样本输入数据 double T[ON] //单个样本教师数据 double U11[IN][HN] //输入层至第一隐层权值 double V[HN][ON] //隐层至输出层权值 double X1[HN] //第一隐层的输入 double Y[ON] //输出层的输入 double H1[HN] //第一隐层的输出 double O[ON] //输出层的输出 double YU_HN1[HN] //第一隐层的阈值 double YU_ON[ON] //输出层的阈值 double err_m[N] //第m个样本的总误差 double a //学习效率 double alpha //动量因子-BP net
Update : 2025-02-17 Size : 3kb Publisher : 梅汉文

[Software Engineering] BP DL : 0

基于BP神经网络算法的研究，主要比较了模拟退火算法、遗传算法、P神经网络的区别，提出了一种比较优化的BP算法-the research for BP
Update : 2025-02-17 Size : 310kb Publisher : 史小犇

[Mathimatics-Numerical algorithms] GA_BP DL : 1

一、用GA直接训练BP网络的权重算法主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1.　BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m；二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1.　网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2.　适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m；三、纯BP 　　主程序：（1）bpfault.m 在MATLAB5.2上　　　　　　（2）bpfault.m 在MATLAB6.5上　为后来所加 -First, the direct training of BP network with GA the weight algorithm Main program: gafault.m It includes the following routines: 1. BP network initialization: nninit.m-- given P, T, R, S1, S2 2. Fitness calculation functions: gabpEval.m 3. Of genetic algorithms for the BP network codec corresponding weights, the threshold function: gadecod.m Second, with the GA first aim at the weight of BP network, and then direct the training of pure BP mixture of BP algorithm GA-BP Main program: gabpfault.m It includes the following routines: 1. Network initialization: nninit.m-- given P, T, R, S1, S2 2. Fitness calculation functions: gabpEval.m 3. Of genetic algorithms for the BP network codec corresponding weights, the threshold function: gadecod.m 3, pure BP Main program: (1) bpfault.m on the MATLAB5.2 (2) bpfault.m the MATLAB6.5 for the subsequently added
Update : 2025-02-17 Size : 38kb Publisher : zhanghr

[AI-NN-PR] BP DL : 0

利用BP网络实现函数逼近，本程序以cos(k*pi*p)为例进行逼近-Function approximation using BP network, the procedures to cos (k* pi* p) as an example approximation
Update : 2025-02-17 Size : 1kb Publisher : tanjing

[matlab] ANN DL : 0

matlab开发的RBF、BP PID算法，已经过测试-matlab development of RBF, BP PID algorithm has been tested
Update : 2025-02-17 Size : 10kb Publisher : 刘春元

[matlab] BP-NET DL : 0

用动量梯度下降法训练BP网络已知输入向量为P=[-1,-2,3,1 -1,1,5,3]，目标输出为T=[-1,-1,1,1]。 -Gradient descent with momentum BP network training input vector is known as P = [-1,-2,3,1 -1,1,5,3], the target output for the T = [-1,-1,1, 1].
Update : 2025-02-17 Size : 58kb Publisher : 张玲

[AI-NN-PR] C-P-P-and-C-bp-NN DL : 0

C++和C编写的bp神经网络源程序，对bp神经网络的学习很有用-C++ and C source code written in bp neural network，it is useful to bp neural network learning
Update : 2025-02-17 Size : 12kb Publisher : 洛龙行

[matlab] global p DL : 0

GA优化BP神经网络初始权值，阈值，从而增强其鲁棒性(GA optimizes the initial weights and thresholds of BP neural network, thereby enhancing its robustness.)
Update : 2025-02-17 Size : 182kb Publisher : Wyy_999

« 12 3 »