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专家系统-神经网络代码

于 2023-06-16 发布 文件大小:331.51 kB
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专家系统-神经网络代码-expert system-neural network code

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    遗传算法解决随机期望值模型问题的例题-random genetic algorithms to solve the problem expectations model example
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  • matlab中运行
    matlab中运行-matlab run
    2022-01-22 15:41:09下载
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  • 改进的神经网络在股票市场预测中的改进
    1,改进BP神经网络在股市预测中的应用.2,基于MATLAB工具箱的开采煤层自燃危险性预测.3,基于改进的神经网络的电力系统负荷预报.4,基于神经网络的灌溉用水量预测.5,基于遗传算法改进BP网络的地表沉陷预计.6,利用遗传算法改进BP学习算法.7,模糊神经网络在电力市场短期负荷预测中的应用.8,神经网络学习算法存在的问题及对策.9,遗传神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用.10,应用改进BP神经网络进行用水量预测.11,用遗传算法改进的BP模型在刹车系统诊断中的应用研究.12,遗传算法改进的BP神经网络对汛期三门峡水库泥沙冲淤量的计算13,基于遗传算法的人工神经网络学习算法14.自适应遗传算法优化管网状态估计神经网络模型.15,基于GA_RBF神经网络的电梯交通流模式识别的研究-Improved BP Neural Network in Stock Market Prediction
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    随机神经网络的源代码,对于研究神经网络的人来说,可能有一定的参考作用-random neural network source code for research neural network people, may have some reference
    2022-03-06 15:29:40下载
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    加了注释的c代码(complexNetwork)源代码,下载后就可以直接使用-Added a comment c code (complexNetwork) source code, downloads can be used directly after
    2022-01-25 16:35:28下载
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    University of Amsterdam的2003年robocup源程序代码,队名trilearn,老牌2D强队-University of Amsterdam
    2022-02-05 01:33:00下载
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  • 良好的自我
    不错的自组织神经网络算法,程序有注释。能运行,效果还行。-good self-organizing neural network algorithm, the procedure Notes. Can run, the results were OK.
    2022-10-30 21:30:03下载
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    //开发平台:Microsoft .NET Framework 2.0,Microsoft Visual C# 2005 Express //日期:2005.3.12 //作者:刘波 //粒子群优化算法(PSO):本算法求目标函数的最小值-//development platforms : Microsoft.NET Framework 2.0, Microsoft Visual C# 2005 Express// Date : 2005.3.12// Author : Liu Bo// Particle Swarm Optimization (PSO) : The algorithm for the minimum objective function
    2022-04-12 06:14:19下载
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  • 用遗传算法求最小值,程序寻求表达x1 x1 ..
    利用遗传算法求最小值,程序中求得是表达式x1*x1+x2*x2+x3*x3再-2~2上的最小值,以及对应的x值,算法中使用二进制编码,交叉采用不同交叉和优势交叉,变异也分两种,不用变异和优势变异-using genetic algorithms for the minimum, procedures to seek expressions x1 x1 x2*** x2 x3 x3 another 2 ~ 2 on the minimum, and the corresponding value of x, algorithm using binary encoding, using different cross-cross and advantages of crossover and mutation at the two without variation and variation advantage
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