登录
首页 » matlab » 源程序

源程序

于 2020-06-19 发布 文件大小:7746KB
0 230
下载积分: 1 下载次数: 1

代码说明:

  各类神经网络代码,可以用于MATLAB初学者使用(Various kinds of neural network codes can be used for beginners in MATLAB)

文件列表:

源程序, 0 , 2019-08-01
源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价, 0 , 2019-08-01
源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\chapter10.m, 3369 , 2017-11-05
源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\class.mat, 443 , 2017-11-05
源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\sim.mat, 465 , 2017-11-05
源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\stdlib.m, 2235 , 2017-11-05
源程序\案例10 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价\test.m, 2775 , 2017-11-05
源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算, 0 , 2019-08-01
源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\city_location.mat, 232 , 2017-11-05
源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\diff_u.m, 217 , 2017-11-05
源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\energy.m, 247 , 2017-11-05
源程序\案例11 连续Hopfield神经网络的优化-旅行商问题优化计算\main.m, 5152 , 2017-11-05
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别, 0 , 2019-08-01
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\chapter12.m, 4134 , 2017-11-05
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\chapter12_wine.mat, 20168 , 2017-11-05
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html, 0 , 2019-08-01
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12.png, 3348 , 2017-11-05
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12_01.png, 6809 , 2017-11-05
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12_02.png, 10845 , 2017-11-05
源程序\案例12 SVM神经网络的数据分类预测-葡萄酒种类识别\html\chapter12_03.png, 9026 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能, 0 , 2019-08-01
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_GA.m, 8171 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_GridSearch.m, 7762 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_PSO.m, 10174 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\chapter13_wine.mat, 20168 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html, 0 , 2019-08-01
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13.png, 3348 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_01.png, 6809 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_02.png, 10845 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_03.png, 11480 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_04.png, 14158 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_05.png, 18174 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_06.png, 15252 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_07.png, 9026 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GA.png, 3294 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GA_01.png, 6809 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GA_02.png, 10845 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GA_03.png, 13253 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GA_04.png, 9059 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch.png, 3348 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch_01.png, 6809 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch_02.png, 10845 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch_03.png, 12629 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch_04.png, 899 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch_05.png, 22250 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch_06.png, 15799 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_GridSearch_07.png, 9026 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_PSO.png, 3294 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_PSO_01.png, 6809 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_PSO_02.png, 10845 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_PSO_03.png, 14034 , 2017-11-05
源程序\案例13 SVM神经网络中的参数优化---提升分类器性能\html\chapter13_PSO_04.png, 9059 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测, 0 , 2019-08-01
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\chapter14.m, 7233 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\chapter14_sh.mat, 219976 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html, 0 , 2019-08-01
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html\chapter14.png, 3946 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html\chapter14_01.png, 8480 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html\chapter14_02.png, 8842 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html\chapter14_03.png, 18129 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html\chapter14_04.png, 25637 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html\chapter14_05.png, 11885 , 2017-11-05
源程序\案例14 SVM神经网络的回归预测分析---上证开盘指数预测\html\chapter14_06.png, 10478 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测, 0 , 2019-08-01
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\chapter15.m, 11079 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\chapter15_sh.mat, 256680 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\FIG_D.m, 6456 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html, 0 , 2019-08-01
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15.png, 4443 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_01.png, 8510 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_02.png, 15731 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_03.png, 10641 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_04.png, 11691 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_05.png, 17069 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_06.png, 12615 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_07.png, 12873 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_08.png, 11005 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_09.png, 11547 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_10.png, 16527 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_11.png, 12313 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_12.png, 14398 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_13.png, 11769 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_14.png, 7704 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_15.png, 8789 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_16.png, 12046 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\html\chapter15_17.png, 13220 , 2017-11-05
源程序\案例15 SVM神经网络的信息粒化时序回归预测\original.tif, 1856042 , 2017-11-05
源程序\案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测, 0 , 2019-08-01
源程序\案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测\chapter16.m, 1053 , 2018-09-04
源程序\案例16 单层竞争神经网络的数据分类—患者癌症发病预测\gene.mat, 23895 , 2017-11-05
源程序\案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断, 0 , 2019-08-01
源程序\案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断\addon.m, 2602 , 2017-11-05
源程序\案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断\chapter17.m, 1896 , 2018-09-05
源程序\案例17 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断\p.mat, 606 , 2017-11-05
源程序\案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究, 0 , 2019-08-01
源程序\案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究\chapter18.m, 3344 , 2017-11-05
源程序\案例18 Elman神经网络的数据预测—电力负荷预测模型研究\data.mat, 406 , 2017-11-05
源程序\案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断, 0 , 2019-08-01
源程序\案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断\chapter19.m, 3152 , 2017-11-05
源程序\案例19 概率神经网络的分类预测-基于PNN变压器故障诊断\data.mat, 805 , 2017-11-05

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

发表评论

0 个回复

  • 聊天
    网络聊天工具原代码-Internet chat-source tools
    2022-09-16 09:50:03下载
    积分:1
  • TCP/IP通信
    通过套接字的编程方式,实现网络通信,采用的是C/S模式,用Csharp语言详细编制实现客户端与服务器间的通信,对需要运用C#编写实现通讯的人员具有帮助意义
    2023-02-15 09:15:04下载
    积分:1
  • 新型的计算机介绍及应用,技术飞速发展,希望对您有所帮助...
    新型的计算机网络介绍及应用,网络技术飞速发展,希望对您有所帮助-Introduce a new type of computer networks and applications, rapid development of network technology, and they hope to help you
    2022-03-19 22:51:24下载
    积分:1
  • ping_Alexei
    有关Ping使用的例子(the Ping examples of usage)
    2004-09-25 10:39:47下载
    积分:1
  • 文件传输系统
    1.   实现单线程文件传输功能; 2.      在以上基础上,掌握多线程技术,在文件网络传输时,可选择单线程或多线程; 3.       请点击左侧文件开始预览 !预览只提供20%的代码片段,完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报
    2022-07-04 00:31:25下载
    积分:1
  • smith
    说明:  计算微波吸收中的阻抗匹配问题,输入复介电常数和复磁导率可以得出阻抗(he impedance matching in microwave absorption can be obtained by inputting complex permittivity and permeability. Impedance matching can be obtained by inputting complex permittivity and permeability. Impedance can be obtained by inputting complex permittivity and permeability)
    2020-12-22 20:42:55下载
    积分:1
  • PhpSpy2005full
    PhpSpy2005 完整版(PhpSpy2005 full version)
    2005-01-08 22:25:57下载
    积分:1
  • 用socket实现客户端和服务器的,采用线实现实时通信...
    用socket编程实现客户端和服务器的编程,采用线程实现实时通信-Socket programming with client and server programming, using threads to achieve real-time communication
    2022-02-06 14:23:09下载
    积分:1
  • mvgrnd
    generate multiple guanssion process signal
    2018-01-27 04:47:17下载
    积分:1
  • RIP 与动态方法
    PROJECTOBJECTIVE: PROJECTSCOPE: 座院落项目: PROBLEMAREA 描述项目旨在查明罪犯帮助下目击证人。有在我们的项目主要包括四个模块。他们是添加、 删除、 更新 andidentifying 的罪犯。我们的项目中有三个主要的角色。他们是: Ø 操作员 Ø administratoris 负责提供用户 id 和密码。他 providesauthentication 的用户。他创建删除和更新用户 id andPasswords。 Eyewitnessidentifies 的帮助下已裁剪的部分存储在 differentdatabase 中,由操作员罪犯。目击者从数据库中选择一个裁剪的部分和裁剪的部分将冻结由运算符以这种方式,从数据库中检索完整的刑事工作的脸和那个罪犯的细节。唯可还构造一个新的映像,从那些已裁剪的部分,我们认为作为 animaginary 面部的犯罪。< 跨度 style="font-size:11.0pt;line-height:200%;font-family:"">
    2023-05-10 01:10:03下载
    积分:1
  • 696516资源总数
  • 106914会员总数
  • 0今日下载