Python高级算法——人工神经网络(Artificial Neural Network)

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Python中的人工神经网络(Artificial Neural Network):深入学习与实践 人工神经网络是一种模拟生物神经网络结构和功能的计算模型,近年来在机器学习和深度学习领域取得了巨大成功。本文将深入讲解Python中的人工神经网络,包括基本概念、神经网络结构、前向传播、反向传播、激活函...

数学建模——人工神经网络模型

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一、人工神经网络简介1、神经网络起源与应用   1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts提出神经元生物数学模型(M-P模型),后来人工神经网络(Artifical Neural Network,ANN)是在生物神经网络(Biological Neural Netwo...

神经网络概览及算法详解

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人工智能之从零理解人工神经网络

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人工智能之从零理解人工神经网络 引 人工智能并非是一个新型的词汇,从十九世纪五十年代开始,人们就开始探索为机器赋予类似人的智能能力。限于当时的基础数学理论不够完善,人工智能的发展并不顺利。直到九十年代发展出了基于统计学的数学工具,人工智能才得到飞速的发展。 人工智能既是为机器增加人的智能能力,最直观...

【经济调度】基于多目标宇宙优化算法优化人工神经网络环境经济调度研究(Matlab代码实现)

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💥1 概述基于多目标宇宙优化算法(Multi-Objective Universe Optimization Algorithm, MOUA)优化人工神经网络环境经济调度是一种用于解决环境经济调度问题的研究方法。它结合了多目标优化和人工神经网络技术,旨在寻找一组最优解来平衡经济效益和环境影响。环境...

【FFNN负荷预测】基于人工神经网络的空压机负荷预测(Matlab代码实现)

【FFNN负荷预测】基于人工神经网络的空压机负荷预测(Matlab代码实现)

💥1 概述摘要:空气压缩机系统约占美国和欧盟工业用电量的10%。由于许多研究已经证明了使用人工神经网络进行空压机性能预测的有效性,因此仍然需要预测空压机的电气负荷曲线。本研究的目的是预测压缩空气系统的电气负载曲线,这对于行业从业者和软件提供商开发更好的负载管理和前瞻调度程序的实践和工具很有价值。采...

基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测研究(Matlab代码实现)

基于Kaggle训练集预测的多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测研究(Matlab代码实现)

💥1 概述本文为能源消耗的时间序列预测,在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络,基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。对于基于Kaggle训练集预测能源消耗的时间序列预测,从以下研究:1. 数据探索与可视化:首先,探索和分析你的训练集数据。了解数据的特征、分布和关系,并使...

基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别(Matlab代码实现)

基于人工神经网络的类噪声环境声音声学识别(Matlab代码实现)

💥1 概述伪造语音识别是当前智能语音技术研究的一个重要研究领域,是集信息安全、语音学、人工智能等跨学科交叉的应用性研究方向。当前社会新型犯罪中电信诈骗案件频发,急需一种能够自动有效区分语音真伪的方法。本文结合提出的最大稠密卷积神经网络(Max Dense Convolution Neural Ne...

基于人工神经网络的空压机负荷预测(Matlab代码实现)

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💥1 概述本研究的目的是预测压缩空气系统的电气负载曲线,这对于行业从业者和软件提供商开发更好的负载管理和前瞻调度程序的实践和工具很有价值。使用两层前馈神经网络和长短期记忆两个人工神经网络来预测空压机的电气负荷。📚2 运行结果2.1 算例12.2 算例2 2.3 算例3部分代码:close all...

采用多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测(Matlab代码实现)

采用多层人工神经网络的能源消耗的时间序列预测(Matlab代码实现)

💥1 概述该项目为能源消耗的时间序列预测,在Matlab中实现。该预测采用多层人工神经网络,基于Kaggle训练集预测未来能源消耗。📚2 运行结果   🎉3 参考文献[1]程静,郑定成,吴继权.基于时间序列ARMA模型的广东省能源需求预测[J].能源工程,2010(01):1-5.D...

基于人工神经网络的车牌识别系统的研究(Matlab代码实现)

基于人工神经网络的车牌识别系统的研究(Matlab代码实现)

💥1 概述车牌识别问题作为现代交通工程领域中研究的重点和热点问题之一,受到越来越多人们的关注。 本文通过对车牌识别系统中车牌定位、图像预处理、字符分割、字符识别四个关键环节的分析研究,设计了一个完整的车牌识别系统,并在MATLAB环境下进行了仿真模拟。 在车牌的定位部分,本文采用的是基于颜色特征和...

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