神经网络MATLAB代码实现的相关内容

基于时空RBF神经网络的混沌时间序列预测（Matlab代码实现）

💥1 概述文献来源：由于动态性质，混沌时间序列很难预测。在传统的信号处理方法中，信号仅在时域或空间域中处理。信号的时空分析通过利用来自时间和空间域的信息，提供了比传统的一维方法更多的优势。在此，我们提出了一种RBF神经网络的时空扩展，用于预测混沌时间序列。该算法利用时空正交性的概念，....

使用多个神经网络进行细菌分类（Matlab代码实现）

💥1 概述使用多个神经网络进行细菌分类是一种常见的方法，可以通过集成多个网络的预测结果来提高分类性能。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集包含细菌图像和相应标签的数据集。这些图像可以是通过显微镜或其他图像采集设备获取的。确保数据集中包含各种不同类型的细菌，以及他们的相应标签。对图像进行...

【使用时空RBF-NN进行非线性系统识别】实现了 RBF、分数 RBF 和时空 RBF 神经网络，用于非线性系统识别研究（Matlab代码实现）

💥1 概述本文用于非线性系统识别任务的径向基函数神经网络（RBF-NN）的三种变体。特别是，我实现了具有常规和分数梯度下降的RBF，并将性能与时空RBF-NN进行了比较。时空RBF-NN（Radial Basis Function Neural Network）是一种用于非线性系统识别的方法&am...

【3-D深度学习：肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络，并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究（Matlab代码实现）

💥1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络，特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤：1. 数据收集和准备：收集具有标注好的3D医学图像数据集，其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的...

基于 K 均值聚类的径向基RBF神经网络优化（Matlab代码实现）

💥1 概述1.1 RBF神经网络模型RBF神经网络是一种常见的三层结构神经网络，主要包括输入层、隐含层及输出层，如图1所示。RBF神经网络的作用原理，是将径向基函数(RBF)作为网络第二层隐含层的节点函数，以此构成隐含层空间。当数据被输入网络后，输入层会把数据传递给隐含层。经过隐含层节点函数计算之...

基于灰色神经网络的订单需求预测代码（Matlab代码实现）

1 概述BP(Back Propagation)神经网络模型是一种信息前向传播,误差反向传播的神经网络模型0,能够通过训练样本反向传播调节网络的阈值和权值,使误差平方最小。 BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一。灰色人工神经网络模型建模过程:(1)利用GM(1,1)模型得到预测值。(2)利...

基于粒子群优化和引力搜索混合优化算法改进的前馈神经网络（Matlab代码实现）

💥1 概述本文利用粒子群优化（PSO）和引力搜索算法（GSA）的混合体，称为PSOGSA，用于训练前馈神经网络（FNN）。该算法应用于众所周知的鸢尾花数据集。该程序是一个改进的前馈神经网络，使用称为PSOGSA的混合算法。文献来源：肤色识别...

用于宏观经济数据分析的神经网络（Matlab代码实现）

💥1 概述宏观经济时间序列的分析和预测是国家决策者非常感兴趣的因素。然而，由于缺乏精确的经济模型和外部因素（如天气变化或政治决策）的影响，经济分析和预测不是简单的任务。我们的研究重点是西班牙语国家。在本论文中，我们研究了不同类型的神经网络及其在各种分析任务中的适用性，包括GDP预测以及评估各国发展...

基于遗传算法优化BP神经网络的光伏出力预测研究（Matlab代码实现）

💥1 概述太阳能光伏发电系统输出受天文、地理、气象环境等多种因素的影响，系统输出是个非平稳的随机过程，具有波动性、间歇性、周期性的特点，是一个不可控源，大规模分布式光伏电源接入大电网时，如果光伏电站装机容量占电力总装机容量的比例失调会对大电网造成冲击，影响大电网运行的安全性和稳定性[1]。研究表明...

【负荷预测】基于蚂蚁优化算法的BP神经网络在负荷预测中的应用研究（Matlab完整代码实现）

0 知识回顾智能优化算法—蚁群算法（Python实现）1 ACO-BP算法传统的BP神经网络训练采用的是误差反向传播学习算法,它的优化目标函数相对复杂,较容易出现陷人局部最优、收敛速度慢等问题[6]。由于BP神经网络的训练算法实质上是对其网络权值和阈值进行迭代调整,因此用蚁群优化算法替代BP算法完成...

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更新时间 2024-03-02 05:24:39

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