Kohonen神经网络
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Kohonen神经网络智能五子连珠战略解析
Kohonen神经网络(KNN)是T．Kohonen于1981年提出的一种模拟人脑特征的神经网络模型。当人脑接收外部刺激时，神经元的响应呈现特定的排列，与外部信息特征密切相关。Kohonen神经网络通过构建双层自组织网络模拟人脑的特征，也称为自组织特征映射神经网络(SOM网络)。它的竞争层采用二维点阵结构，通过学习与调整权重向量空间，能将任意维度的输入模式映射成二维图形，保持拓扑结构不变。网络内部神经元之间的交互作用形似墨西哥帽，近邻神经元相互激励，远邻神经元则相互抑制，这种竞争机制有助于网络学习与模式识别。
Matlab
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2024-09-30
BP神经网络
BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。
算法与数据结构
2
2024-07-12
BP神经网络详解神经网络数学模型解析
神经网络是由许多神经元之间的连接组成，例如下图显示了具有中间层（隐层）的B-P网络。BP神经网络是一种数学模型，其详细解析如下。
算法与数据结构
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2024-07-17
BP神经网络优化
改进BP神经网络算法以提高数据挖掘中的收敛速度。
数据挖掘
3
2024-05-13
神经网络拓扑结构
神经网络训练前，需设计拓扑结构，包括隐层神经元数量及其初始参数。隐层神经元越多，逼近越精确，但不宜过多，否则训练时间长、容错能力下降。如训练后准确性不达标，需重新设计拓扑或修改初始参数。
数据挖掘
2
2024-05-26
神经网络课件.zip
逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程；它将信息化为概念并用符号表示，然后通过符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行指令供计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是突然产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本在于两点：1.信息通过神经元上的兴奋模式分布存储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程完成的。
算法与数据结构
3
2024-07-12
神经网络 MATLAB 程序
神经网络识别，可识别三种类别，使用四种特征。可更改程序以识别更多类别。
算法与数据结构
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2024-04-29
RBF 神经网络网络结构
输入层：感知单元连接网络和环境隐含层：非线性变换，输入空间到隐层空间输出层：线性，响应训练数据
数据挖掘
10
2024-04-30
模糊神经网络水质预测
嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究
算法与数据结构
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2024-05-13
BP神经网络应用示例
应用BP神经网络实现两类模式分类
定义训练参数：隐含层节点数、输出维度、训练次数、激活函数
Matlab
4
2024-05-13