说明:BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器,利用此方法设计出强分类器。
BP-Adaboost BP神经网络 分类器 BP 神经网络 Adaboost算法
说明:应用背景 BP(Back Propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的...
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说明:BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...
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说明:利用BP神经网络进行训练预测采用BP神经网络的建立、训练和仿真,并应用BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性、应用得最广泛的一种模型,具有自学习、自组织、自适应能力以及很强的非线性映射能力,能以任意精度逼近任意连续函数。
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说明:BP神经网络进行非线性拟合,进行系统建模。BP神经网络是一个黑箱子,通过数据建立一个空间映射关系。可以作为神经网络预测
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说明:BP神经网络实现测试数据预测(将训练集与测试集数据进行归一化 建立BP神经网络,并训练;利用训练好的BP神经网络对测试集中的23个样本的抗压强度进行预测;输出结果并绘图)。
强度 抗压强度 BP预测 neural-strength 神经网络-强度
说明:基于BP神经网络和灰色神经网络的烧结矿化学成分预测模型研究。
灰色神经网络 灰色-神经网络 灰色 灰色-神经 灰色-bp
说明:bp神经网络,实现bp神经网络的分类,用matlab语言编写-bp neural network, the realization of bp neural network classification, using matlab language
others matlab 分类 神经网络 bp 语言 编写 实现
说明:资源描述遗传算法优化BP神经网络,根据遗传算法和BP 神经网络理论,在MATLAB 软件中编程实现基于遗传算法优化的 BP 神经网络非线性系统拟合算法。
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说明:关于bp神经网络的源程序,对研究bp神经网络非常有帮助-bp on neural network source, the study bp neural network has been very helpful
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