GRNN神经网络文件包。-ITADN社区

GRNN神经网络代码.zip

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该压缩包包含了一个基于GRNN（广义回归神经网络）算法的Python实现代码。适用于数据分析和预测建模场景，提供详细的文档说明与示例数据。用MATLAB简单实现GRNN的代码，并在代码注释中解释了GRNN网络的工作原理。该代码可以直接作为模板使用。

MATLAB中GRNN神经网络的实现

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本文章介绍了如何在MATLAB环境中实现GRNN（General Regression Neural Network）神经网络，涵盖了模型构建、训练及预测等步骤。通过实例分析，帮助读者理解并应用这一强大的回归预测工具。广义回归神经网络（GRNN Generalized Regression Neural Network）是由美国学者Donald F. Specht在1991年提出的，它是径向基神经网络的一种类型。GRNN具有强大的非线性映射能力、灵活的网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适用于解决各种复杂的非线性问题。相比RBF（Radial Basis Function）网络，GRNN在网络逼近能力和学习速度方面表现更佳，在样本数据较少时也能取得较好的预测效果，并且能够处理不稳定的数据。因此，GRNN在信号处理、结构分析、教育产业、能源领域、食品科学、控制决策系统、药物设计以及金融和生物工程等领域得到了广泛应用。

GRNN网络MATLAB代码-LIEV-GRNN：有限增量进化的一般回归神经网络

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LIEV-GRNN是一款基于MATLAB开发的GRNN（一般回归神经网络）工具包，采用有限增量进化算法优化GRNN参数，适用于各种回归预测任务。 GRNN网络的MATLAB代码LIEV-GRNN（Limited Incremental Evolution General Regression Neural Networks）已经添加了MATLAB文件以及噪声数据。用户设置的超参数包括Mse_thresold=0.001；表示开始进化的均方误差阈值，size_limit=10；表示GRNN隐藏层的最大允许大小。进化方法可以选择输入距离或输出距离：method=input_distance（或者）method=output_distance。请在与Ahmad Al-Mahasneh电子邮件中编写的noise.dat代码相同的目录下运行ssci_2018_paper_code.m文件，并引用相关论文。

GRNN预测程序的神经网络源代码

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本项目提供了一个基于GRNN（广义回归神经网络）的预测程序源代码，旨在为数据预测和模式识别任务提供高效解决方案。径向基神经网络用于预测控制的程序代码以txt文件形式上传。

RBF、GRNN及PNN神经网络实例代码参考.zip

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本资源包提供了径向基函数（RBF）、一般回归神经网络（GRNN）和概率神经网络（PNN）的示例代码，适用于学习与实践相关神经网络模型。基于MATLAB编写的算法程序代码已调试无误，可直接运行，并包含详细注释。适合本科生自学机器学习、人工智能及毕业设计使用，欢迎下载交流。

GRNN神经网络及其算法在MATLAB中的应用

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本文章介绍了GRNN（General Regression Neural Network）神经网络的基本原理，并详细探讨了其算法在MATLAB软件环境下的实现与应用。基于MATLAB的GRNN分类器实现的代码可以帮助用户在模式识别、数据挖掘等领域进行高效的分类任务。通过使用径向基函数神经网络（GRNN），该方法能够提供快速且准确的结果，适用于处理各种复杂的数据集。此代码为希望深入研究机器学习和智能计算的学生及研究人员提供了宝贵的资源。

NN.zip神经网络包

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NN.zip神经网络包是一款集成了多种深度学习模型和算法的工具包，适用于快速构建、训练及部署各种规模的神经网络应用。 nn 是一个用于开发神经网络的库包，它提供了模块化对象所需的公共接口。通过使用Torch/Torch7框架，可以利用 nn 创建简单的模块，并将这些不同模块组合起来构建复杂的神经网络结构。分享这段文字没有包含任何联系方式或网址信息，因此重写时未做相应修改。

BP_SOC_SOC_BP_SOC_神经网络SOC_神经网络_SOC神经网络

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本项目聚焦于基于神经网络的系统芯片(SOC)设计与优化，探索高效的硬件架构以支持复杂的人工智能算法实现。 BP神经网络可以用于SOC（荷电状态）估算。在实现过程中，可以通过编写MATLAB的M文件来构建和训练BP神经网络模型，以提高电池管理系统中SOC估计的精度。这种方法利用了BP算法的有效性及其对非线性问题的良好适应能力。

基于GRNN神经网络的结构可靠性计算.zip

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本资料探讨了采用GRNN（广义回归神经网络）进行结构可靠性的高效计算方法，为工程设计提供了新的技术路径。文件内含详细算法解析及实例应用。在工程领域内，结构可靠度计算是一项至关重要的任务，它直接影响到设计的安全性和经济性。本资源介绍了一种基于广义回归神经网络（GRNN）的解决方案来解决这一问题。“基于GRNN神经网络的结构可靠度计算”提供了一个利用这种非线性模型处理复杂数据关系的方法，在工程领域中尤其常见，因为结构响应通常与多个设计变量之间存在复杂的非线性关系。理解什么是GRNN：广义回归神经网络是一种特殊的前馈型人工神经网络，由Simon J. Haykin提出。它基于最近邻原理来预测未知数据，并且具有快速学习和良好泛化的特性。该模型的结构包括输入层、传播层、概括层以及输出层，其中概括层是GRNN的核心部分，负责计算新样本的预测值。在进行可靠度分析时，“设计变量”指的是影响结构性能的因素（例如材料强度、荷载大小等），而“结构响应”则是指特定条件下结构的行为（如位移、应力或应变）。传统的方法通常涉及复杂的解析或者数值积分过程，这些方法不仅计算量大而且耗时。然而，GRNN可以作为代理模型来学习设计变量和结构响应之间的非线性映射关系，从而简化了可靠度分析的过程。利用较少的模拟运行（例如通过有限元分析）构建GRNN后，我们可以快速预测大量可能的结构响应而无需对每个输入组合进行详尽物理模拟。这种方法不仅减少了计算成本还提高了效率，并且使得工程师能够评估不同条件下的结构可靠性并优化设计。结合JC法（一阶可靠度方法），该工具可以用于估计可靠指标进而求解复杂工程问题中的结构可靠度。“基于GRNN神经网络的结构可靠度计算”为土木、航空航天和机械等领域的工程师提供了一种高效灵活的方法，通过训练代理模型快速预测大量响应，在保证安全性的前提下优化设计方案并降低工程成本。对于处理不确定性因素多且非线性关系复杂的工程项目来说，这种方法具有显著的优势。

BP-PID_神经网络_PID_神经网络控制_神经网络_神经网络PID_ PID_

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简介：本研究探讨了将神经网络与PID控制相结合的技术，即BP-PID和神经网络PID控制方法，旨在优化控制系统性能，提高响应速度及稳定性。神经网络自整定PID控制器，基于BP神经网络的Simulink模型。

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