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WF.rar_MATLAB编程_神经网络权值训练_权值优化_神经网络权重

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简介：
本资源为MATLAB环境下针对神经网络权值训练与优化的研究资料，涵盖权值调整、性能提升等内容，适合科研人员及学生深入学习。 神经网络的一个例子是使用MATLAB编程来训练权值。

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  • WF.rar_MATLAB编程_神经网络权值训练_权值优化_神经网络权重
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    本资源为MATLAB环境下针对神经网络权值训练与优化的研究资料，涵盖权值调整、性能提升等内容，适合科研人员及学生深入学习。 神经网络的一个例子是使用MATLAB编程来训练权值。
     
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  • RVFL神经网络_RVFL权重_RVFL
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  • 基于遗传算法的BP神经网络权重与阈值优化
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  • BP神经网络训练求权重-计算每个输入的占比权重
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    本项目利用BP（反向传播）神经网络算法进行训练，旨在优化并确定各个输入变量在预测模型中的权重系数，进而揭示各因素的重要程度与影响占比。 BP神经网络求权重-BP神经网络训练以确定每个输入的占比权重 1、直接替换数据即可使用，无需理解代码。 2、详细注释可供学习参考。 3、傻瓜式代码设计，只需点击运行按钮即可执行。 4、支持Excel数据集导入功能，仅需将所需数据替换到指定单元格中。 以下是该程序的主要步骤： 1. 初始化设置 2. 读取并加载数据 3. 对输入数据进行归一化处理 4. 确定最合适的隐含层节点数量 5. 构建具有最佳隐藏层数量的BP神经网络模型 6. 训练建立好的神经网络模型 7. 获取每个输入特征对应的权重值
     
  • 基于粒子群优化的BP神经网络权重与阈值调整
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    本研究提出一种利用粒子群优化算法改进BP神经网络中权重和阈值的设定方法，以提高模型的学习效率和预测精度。 本段落介绍如何使用粒子群优化算法来调整BP神经网络的权值和阈值，并提供详细的代码说明以帮助读者更好地理解相关内容。
     
  • RVFL神经网络_RVFL权重_RVFL源码.zip
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    本资源包含RVFL（随机向量函数链接）神经网络的相关信息，包括RVFL权重及完整源代码，适用于研究与开发。 RVFL_rvfl神经网络_RVFL权重_RVFL_源码.zip
     
  • 基于神经网络权重确定的MATLAB代码-SpikeRNN: 尖峰神经网络
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    SpikeRNN是一款利用MATLAB开发的尖峰神经网络工具箱，采用先进的神经网络权重确定技术，为用户提供高效且准确的计算模型。 该存储库提供了构建功能性尖峰递归神经网络的简单框架（KimR.、LiY. 和 Sejnowski TJ., 2019）。代码分为两部分：一部分用于连续速率 RNN 的 Python 实现，另一部分用于加标 RNN 的 MATLAB 实现。Python 部分需要 TensorFlow (版本 1.5.0 或 1.10.0)、numpy（版本 1.16.4）和 scipy（版本 1.3.1）。MATLAB 部分则实现了泄漏的集成解雇（LIF）网络，并已测试于 MATLAB R2016a 和 R2016b 版本中。 使用方法包括首先训练速率 RNN 模型，然后将该模型映射到 LIF 尖峰 RNN。
     
  • 基于粒子群算法优化BP神经网络权重的程序
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    本程序利用粒子群算法优化BP神经网络的权重设置，以提升模型训练效率与预测准确性，适用于复杂数据模式识别和机器学习应用。 使用粒子群算法（PSO）优化BP神经网络权值的MATLAB程序附有详细的注释。大家可以下载学习一下。