”matlab bp神经网络多分类器“ 的搜索结果
%A为数据格式，如cd.xlsx、cd.txt，其中cd为文件名，假设样本个数200，特征个数为30，200*31，第31列表示分类标签，这里分为0-3共4类k=rand(1,200); %生成样本个数的随机数，以200为例[m,n]=sort(k); %若k为二维...
了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's ...
基于BP神经网络的数据分类BP(BackPropagation)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...
一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;[m,n]=size(meas);data=zeros(m,n+1);data...
BP神经网络分类信号 本代码亲测有效 含有测试数据 对正在进行相关研究的人员来说很有参考价值
1、资源内容：基于Matlab实现BP神经网络强分类器公司财务预警建模（源码+数据）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：...
用BP神经网络分类器进行分类识别的matlab源代码
利用matlab实现的bp神经网络分类，已经手动求好梯度，可以根据需要选择是否加入偏置。 经测试，正确率可达到90%以上
BP神经网络分类器摘要本文主要介绍了BP神经网络的分类器使用方法，结合USPS手写数字集，对该数据集进行了训练和分类，对结果做了分析。手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项...
BP神经网络分类模型-多分类预测-Matlab代码实现
案例1 BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类；案例2 BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合；案例3 遗传算法优化BP神经网络-非线性函数拟合；案例4 神经网络遗传算法函数极值寻优-非线性函数极值；案例5 基于...
应该进行的基本数据处理问题,包括:BP 神经网络 matlab 实现的基本步 骤,数据归一化问题和方法,输入训练数据的乱序排法,以及分类方法,如何查看和保存训 练的结果,......BP神经网络的数据分类_MATLAB源代码_计算机软件...
MATLAB神经网络43个案例分析 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模MATLAB神经网络43个案例分析 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模MATLAB神经网络43个案例分析 基于BP_Adaboost的强...
BP神经网络的数据 BP神经网络的非线 遗传算法优化BP神 神经网络遗传算法函 基于BP_Adaboost的 PID神经元网络解耦 RBF网络的回归--非 GRNN网络的预测--- 离散Hopfield神经网 离散Hopfield神经 连续Hopfield神经 ...
BP神经网络，即向后传播算法。clear%p1,p2是训练数据p1=[1.24,1.27;1.36,1.74;1.38,1.64;1.38,1.82;1.38,1.90;1.40,1.70;1.48,1.82;1.54,1.82;1.56,2.08];p2=[1.14,1.82;1.18,1.96;1.20,1.86;1.26,2.001.28,2.00;...
【摘要】 随着现代社会的发展，信息的形式和数量正在迅猛增长。其中很大一部分是图像，图像可以把事物生动的呈现在我们面前，让我们更直观地接受信息。同时，计算机已经作为一种人们普遍使用的工具为人们的生产生活...
接下来就学习一个运用最广泛的bp神经网络案例！ 例： bp神经网络预测汽油浓度案例。 首先数据集spectra_data.mat中有两组数据，即数据集P和T，在这一组数据中，有60条数据，每条数据有401个特征值，我们要做的就是...
1、资源内容：基于C++和Qt实现BP神经网络分类器可视化系统（源码+说明文档）.rar 2、适用人群：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业或毕业设计，作为“参考资料”使用。 3、解压说明：本...
基于BP_Adaboost的强分类器设计-公司财务预警建模
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
在实际应用中，BP神经网络可以用于分类、回归、模式识别等多种问题，具有广泛的应用前景。为了展示BP神经网络在Matlab中的仿真实现，我们以一个简单的函数拟合问题为例。在开始BP神经网络的Matlab仿真实现之前，请...
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