人工神经网络实例
人工神经网络原理及仿真实例图书目录
第2章"单层前向网络及LMS学习算法"详细讲解了单层感知器和自适应线性元件，并重点介绍了LMS学习算法，同时还提供了相应的仿真实例和习题，便于读者实践操作。随后的章节依次探讨了多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞争神经网络，...
人工神经网络的应用分析
经过几十年的发展，神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功。下面介绍神经网络在一些领域中的应用现状。 在处理许多问题中，信息来源既不完整，又包含假象，决策规则有时相互矛盾，有时无章可循，这给传统的信息处理方式带来了很大的困难，而神经...
人工神级网络最简化形式
感知器（英语：Perceptron）。是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。感知机是生物神经细胞的简单抽象。神经细胞结构大致可分为：树突、突触、细胞体及轴突。单个...
急求好用的人工神经网络源程序C语言的,要求好用的,那些错误太多的,兄 ...
急求好用的人工神经网络源程序C语言的,要求好用的,那些错误太多的,兄弟们就别发给我了,都快晕死了 我来答 首页 在问 全部问题 娱乐休闲 ...最好有例子,只要实现简单的单级网,netj=x1w1j+x2w2j+…+xnwnj就可以了求权值... 最好有例子,只要实现简单的单级网,netj=x1w1j+x2w2j+…+...
神经网络算法人工神经网络
人工神经网络的灵感来源于人脑的工作原理，即神经元学说。在19世纪末，生物学家Waldeger等人构建了这一理论，揭示了复杂的神经系统由大量神经元构成。大脑皮层，包含超过100亿个神经元，它们通过树突和轴突形成神经网络，接收内外信息并进行处理。神经元的独特结构，包括细胞膜、细胞质、细胞核和突起，使得...
求大神告知这道人工神经网络的题怎么做啊?
ANN一直都是一个非线性分类器好么,这道题目是用"signle-neuron perception" 单个神经元，应该算是线性感知器吧 那么构造出代价函数和一阶导数之后丢到优化算法里求解不得了，都是很简单的东西
人工神经网络的应用分析
人工神经网络(artificial neural network，简称ahfn)是指由简单计算单元组成的广泛并行红联的网络，能够模拟生物神经系统的结构和功能。组成神经网络的单个神经元的结构简单，功能有限，但是，由大量神经元构成的网络系统可以实现强大的功能。
人工神经网络原理 内容简介
介绍了人工神经网络的基本理论，系统地阐述了六种典型的人工神经网络模型，即早期的感知机神经网络、自适应线性元件神经网络、误差反向传播神经网络、Hopfield神经网络、B0ltzmann机和自适应共振理论神经网络，以及它们的网络结构、学习算法、工作原理及应用实例，为读者深入了解和研究人工神经网络奠定了基础。
21世纪重点大学规划教材·人工神经网络原理内容简介
《21世纪重点大学规划教材：人工神经网络原理》深入剖析了人工神经网络的核心理论，共涵盖了六种主要的神经网络模型：感知机神经网络、自适应线性元件神经网络、误差反向传播神经网络、Hopfield神经网络、Boltzmann机以及自适应共振理论神经网络。这些章节详细阐述了每种网络的结构、学习算法、工作原理及其实际应用...
什么是人工神经网络
人工神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的计算模型。以下是对人工神经网络的 一、基本定义 人工神经网络是一种由大量神经元节点相互连接组成的复杂网络结构。这些神经元节点通过模拟人脑神经元的连接方式，进行信息的接收、处理和传递。通过训练，人工神经网络可以学习并优化其内部参数，从而提高对特定...
施秉县二母回答： 基于MATLAB的神经网络编程(1)编程理论作为比较成熟的算法,软件Matlab中有神经网络工具箱,所以可以借助Matlab神经网络工具箱的强大功能,在此基础上进行二次开发,从繁琐的编程工作中解脱出来,大大提高工作效率.Matlab的神...
第辉17688729203问： 人工神经网络有什么简单的代码实现的案例 - ？
施秉县二母回答： 用matlab神经网络工具箱 傻瓜式操作,都不需要编程 望采纳
第辉17688729203问： 神经网络的应用及实例有哪些? ？
施秉县二母回答： 比如通过训练自主组合的多层感知器可以区分正常心跳和非正常心跳、基于BP网络的波形分类和特征提取在计算机临床诊断中的应用
第辉17688729203问： 最近在学习人工神经网络算法,哪位能发一个含有c语言原程序的BP算法实例哪其它语言的也可以 - ？
施秉县二母回答： 附件是BP神经网络的C语言实现.BP(Back Propagation)神经网络是86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数学方程.它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hidden layer)和输出层(output layer).
第辉17688729203问： 人工神经网络在控制系统中有哪些典型应用 - ？
施秉县二母回答： 还是比较广的,不论是在机械结构设计、结构优化设计、工艺及设备上都有广泛的应用,在机械系统控制控制方面也相当广泛
第辉17688729203问： 如何通过人工神经网络实现图像识别 - ？
施秉县二母回答： 神经网络实现图像识别的过程很复杂.但是大概过程很容易理解.我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下.图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的.这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强...
第辉17688729203问： 如何利用人工神经网络解决实际问题 - ？
施秉县二母回答： 经过几十年的发展,神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功. 将人工神经网络应用至实际问题时,需先分析问题有哪些参量,如何抽象建立模型,最后选择一种适当的神经网络模型,经过训练即可映射该问题. 人工神经网络由于其独特的模型结构和固有的非线性模拟能力,以及高度的自适应和容错特性等突出特征,在控制系统中获得了广泛的应用.其在各类控制器框架结构的基础上,加入了非线性自适应学习机制,从而使控制器具有更好的性能.基本的控制结构有监督控制、直接逆模控制、模型参考控制、内模控制、预测控制、最优决策控制等.
第辉17688729203问： 人工神经网络？
施秉县二母回答： 人工神经网络( Artificial Neural Network,简称AhFN)是指由简单计算单元组成的广泛并行红联的网络,能够模拟生物神经系统的结构和功能.组成神经网络的单个神经元的结构简单,功能有限,但是,由大量神经元构成的网络系统可以实现强大的功能.
第辉17688729203问： 人工神经网络在模式识别方面有哪些应用?仅仅是用来分类嘛 - ？
施秉县二母回答： 不仅仅是分类,用途非常广泛.经过多年的研究和发展,模式识别已成为当前比较先进的技术,被广泛应用到文字识别、语音识别、指纹识别、遥感图像识别、人脸识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等方面.模式识别的定义:是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,来对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程.该技术以贝叶斯概率论和申农的信息论为理论基础,对信息的处理过程更接近人类大脑的逻辑思维过程.现在有两种基本的模式识别方法,即统计模式识别方法和结构模式识别方法.人工神经网络是模式识别中的常用方法,近年来发展起来的人工神经网络模式的识别方法逐渐取代传统的模式识别方法.
第辉17688729203问： 什么是人工神经网络及其算法实现方式？
施秉县二母回答： 数学工具,实现两组数据的映射(类似函数的映射,不同的是它强大地实现了两组任意阶矩阵之间的映射关系) 最经典的算法是:BP算法. 其思想是利用误差作为修正映射精确度的指导,最终实现符合要求的映射.
