PL/SQL高级编程-基于神经网络的波达方向估计

2.3 关系代数 关系代数是以关系为运算对象的一组高级运算的集合。通过对关系的运算，关系代数能够表达查询操作，运算结果也是关系。关系定义为元数相同的元组集合。关系代数中的运算可分为传统的集合运算和专门的关系运算。下面通过关系代数来说明关系操作的实现方式。 2.3.1 传统集合运算 传统的集合运算是二目运算，主要包括以下几种： 并运算 (Union)两个关系 R 和 S 的并运算记为 R ∪ S，结果是一个新的 n 元关系。其定义为：R ∪ S = {t | t ∈ R ∨ t ∈ S}，其中 t 为元组变量，表示关系中的元组。 交运算 (Intersection)两个关系 R 和 S 的交运算记为 R ∩ S，结果是一个新的 n 元关系。其定义为：R ∩ S = {t | t ∈ R ∧ t ∈ S}。交运算也可以用差运算表示，即：R ∩ S = R - (R - S)。 差运算 (Difference)两个关系 R 和 S 的差运算记为 R - S，结果是一个新的 n 元关系。其定义为：R - S = {t | t ∈ R ∧ not(t ∈ S)}。 笛卡尔积 (Cartesian Product)两个分别为 n 元和 m 元的关系 R 和 S 的笛卡尔积是一个 (n + m) 列的元组集合。

第一章，数据库系统概述：随着技术的进步，神经网络在波达方向估计中扮演重要角色。

利用中国能源消费数据，并结合小波分析与神经网络理论方法，构建了一种新的小波神经网络模型，用于预测中国能源消费的增长趋势和总量需求。实证分析显示，该模型预测结果具有较高的准确性和可信度。

小波神经网络（WNN）是一种结合了小波理论与神经网络模型的复合结构，在处理非线性、非平稳信号时具有独特优势。本资料包WNN的matlab实现例程.zip提供了一个在MATLAB环境下实现小波神经网络的实例，具有极高的参考价值。 小波函数：是小波神经网络的基础，使用了Mexihat函数，适合信号精细分析。 网络结构：包含输入层、隐藏层和输出层，具体结构需查看源代码。 训练过程：使用MATLAB神经网络工具箱，包括反向传播、小波传播等算法，调整网络权重。 数据文件：压缩包中的数据用于训练和测试，可能是时间序列或图像数据。 应用领域：在信号处理、图像识别、故障诊断、金融预测等多个领域广泛应用。 要深入理解和利用这个例程，需要一定的MATLAB编程基础以及对神经网络和小波理论的了解。

任务：选择图像——读取输入图像。将选定的图像添加到数据库——将输入图像添加到数据库并用于训练。数据库信息——显示数据库中现有图像的信息。人脸识别——进行人脸匹配处理选定的输入图像。删除数据库——从当前目录中删除数据库。信息——显示此软件的相关信息。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

这是一个全面的小波神经网络实现代码，主要用于分类研究。感兴趣的朋友可以参考一下，如有疑问，请留言咨询。

我收集的最新的几篇小波神经网络的文章，大家共享小波神经网络初始值的选择。小波神经网络参数初始值影响着网络收敛速度的快慢，甚至关系到网络能否收敛。为了减少网络训练次数，提高收敛速度，提出了一种更简便易行的选择方法，通过将此方法的仿真结果与采用随机选取初始值的方法所得仿真结果进行对比，证明此方法既可行又有效。技术进步引领下，人工智能正逐步成为教育界的关键参与者。

这段Matlab代码展示了如何使用神经网络进行图像分类。它使用了Matlab的 newff 函数来构建和训练神经网络。代码采用了监督分类技术，需要为每个类别选择合适的训练区域，并使用这些区域的数据来训练神经网络。训练数据存储在CSV文件中，其中包含训练区域的像素值和对应的类别标签。 为了进行分类，需要将待分类的图像转换为CSV文件，其中每行代表一个像素，每列代表一个颜色通道 (红、绿、蓝)。然后，将这个CSV文件输入到训练好的神经网络中进行分类。由于处理的图像可能很大，分类过程可能需要一些时间。