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BP与RBF.rar

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简介：
本资源包包含基于BP（Back Propagation）神经网络和RBF（Radial Basis Function）神经网络的学习材料及代码示例，适合进行模式识别、函数逼近等领域研究。 本段落分析了双闭环直流调速系统的工作原理，并计算了相关参数。基于MATLAB/Simulink平台建立了该系统的仿真模型。仿真实验结果表明：使用传递函数建立的仿真模型具有较好的快速性和平稳性；而利用MATLAB中的power system模块构建的仿真模型，虽然在响应速度和平稳度上略逊一筹，但更能反映实际系统的工作过程，因此更具实用价值。

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  • BP与RBF.rar
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    本资源包包含基于BP（Back Propagation）神经网络和RBF（Radial Basis Function）神经网络的学习材料及代码示例，适合进行模式识别、函数逼近等领域研究。 本段落分析了双闭环直流调速系统的工作原理，并计算了相关参数。基于MATLAB/Simulink平台建立了该系统的仿真模型。仿真实验结果表明：使用传递函数建立的仿真模型具有较好的快速性和平稳性；而利用MATLAB中的power system模块构建的仿真模型，虽然在响应速度和平稳度上略逊一筹，但更能反映实际系统的工作过程，因此更具实用价值。
     
  • GA改进RBF.rar
    优质
    该资源为一个基于遗传算法（GA）优化径向基函数网络（RBF）的MATLAB代码压缩包，适用于模式识别和函数逼近等机器学习任务。 使用GA遗传算法优化RBF的c、b、w初始值。
     
  • 改进的BP神经网络算法（GA-BP与PSO-BP）在MATLAB中的应用及比较_BPGA
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    本文介绍了基于遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)的两种改进型BP神经网络算法，并在MATLAB环境中进行了实现与性能对比分析。 主要是利用GA和PSO的全局搜索能力来改进BP网络的权值和阈值。
     
  • 信号与系统（BP拉兹版）
    优质
    《信号与系统》(BP拉兹版)是一本深入浅出介绍信号处理和系统分析的经典教材，适合电子工程及计算机科学专业的学生阅读。本书内容全面，从基础理论到高级应用均有涉及，并辅以大量实例解析，帮助读者理解并掌握相关概念和技术。 信号与系统BP拉兹的PDF版本相较于教材资料更为系统化。
     
  • GA-BP与BP相比，遗传算法如何优化BP神经网络？附实验数据及代码
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    本文探讨了GA-BP模型在优化传统BP神经网络性能方面的优势，并通过实验数据分析和提供源代码来展示其改进之处。 GA-BP与BP-遗传算法在哪些方面优化了BP神经网络？请附上实验数据和代码。
     
  • PhysioNet-BP
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    PhysioNet-BP是一个专注于血压数据的研究平台，汇集了大量高质量的血压测量记录与分析工具，支持学术研究和临床应用。 连续血压预测可以利用有监督的机器学习方法，并采用以下三种生物传感器数据来预测ICU患者的血压是否处于静止状态、是否接受了血管收缩药或舒张药物：心电图（ECG）记录心脏电信号，控制心腔的膨胀和收缩；指尖光电容积描记术（PPG），基于光的技术，可以感应由心脏泵浦动作引起的血流速度变化。连续性动脉血压（ABP）波形将作为我们的“标签”。需要注意的是：记录中的波形和数字因ICU人员的选择而异。大多数情况下，这些数据集包括一个或多个ECG信号，并且通常还包括连续的动脉血压（ABP）波形、指尖光体积描记图（PPG）信号以及呼吸等其他可用波形。数值则一般包含心脏频率、呼吸频率、SpO2值、收缩压、平均血压和舒张压，以及其他相关数据。记录长度也各不相同；大多数情况下为几天，但也有一些较短或较长的记录时间跨度可以达到数周。 主要的数据集涉及多种生物信号，并且需要根据具体需求进行访问。
     
  • BP神经网络与CastleMT5结合的车速预测模型-BP预测车速
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    本研究提出了一种将BP神经网络和CastleMT5相结合的方法，用于精准预测车辆速度，旨在提升交通管理系统效率及安全性。 这段代码是用于车速预测的BP神经网络代码。
     
  • BP神经网络优化算法（GA-BP）代码_选择与优化_choosevm4_源码
    优质
    本项目为GA-BP神经网络优化算法的实现代码，通过遗传算法(GA)对BP神经网络进行参数寻优，以提高模型性能和预测精度。代码适用于科研及工程应用。 优化神经网络的一种常用方法值得大家学习和借鉴，这种方法具有很高的计算能力和优化能力。
     
  • BP神经网络-BP神经网路
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    BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈人工神经网络模型，广泛应用在函数逼近、模式识别等领域。通过反向传播算法调整权重以减少预测误差。 BP神经网络是误差反向传播神经网络的简称，由一个输入层、一个或多个隐含层以及一个输出层构成，每一层包含一定数量的神经元。这些神经元相互关联，类似于人的神经细胞。其结构如图1所示。
     
  • 人工神经网络(ANN)与BP算法
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    本篇论文探讨了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）的基本原理及其在模式识别、预测分析等领域的应用，并深入剖析了经典的反向传播(BP)算法，展示了其训练ANN模型的有效性和广泛性。 本段落主要介绍了神经网络在分类问题中的应用效果以及其结构与算法的细节内容，旨在为读者的学习提供帮助。 1.1 基本结构说明：一个典型的神经网络由输入层（input layer）、多个隐藏层（hidden layers）和输出层（output layer）组成。图中圆圈表示的是单个神经元或感知器。设计过程中最关键的部分是确定隐藏层数目以及调整各神经元之间的权重连接。当仅包含少量隐含层次时，我们称其为浅层神经网络(SNN)；而拥有许多隐含层级的则被称为深层神经网络(DNN)。 对于那些觉得上述内容略显晦涩难懂或希望系统性学习人工智能知识的朋友，推荐参考某位大神编写的教程。该教程不仅易于理解还充满趣味性。