Advertisement

Fortran语言的BP神经网络仿真程序

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本作品为基于Fortran编写的BP（反向传播）神经网络仿真程序，旨在通过该程序实现对复杂数据集的学习与预测功能，并进行性能优化。 将BP神经网络的仿真程序移植到Fortran平台。该程序采用三层结构，并使用tansig传递函数。根据需要可以自行进行修改。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Fortran语言的BP神经网络仿真程序
    优质
    本作品为基于Fortran编写的BP（反向传播）神经网络仿真程序，旨在通过该程序实现对复杂数据集的学习与预测功能，并进行性能优化。 将BP神经网络的仿真程序移植到Fortran平台。该程序采用三层结构，并使用tansig传递函数。根据需要可以自行进行修改。
     
  • 用Fortran编写的BP神经网络
    优质
    本项目采用Fortran语言实现经典的BP（Backpropagation）神经网络算法，旨在探索在高性能科学计算领域中使用Fortran进行机器学习算法开发的可能性与优势。 利用Fortran编写的BP神经网络程序可以有效地进行数值计算与模拟实验，在科学研究及工程应用中有广泛的应用前景。该程序通过优化算法实现对复杂数据模式的学习与预测功能，适用于多种领域的数据分析任务。
     
  • C语言实现的BP神经网络
    优质
    本项目采用C语言实现了经典的BP（反向传播）神经网络算法，适用于解决分类与回归等基本机器学习问题。代码简洁高效，易于理解和扩展。 用C语言实现的BP神经网络库已经准备好，接口已编写完成，可以直接调用，并且有详细的注释。这是一个未经改进的标准BP网络实现。
     
  • BP神经网络控制的MATLAB仿真及神经网络Matlab应用
    优质
    本项目基于MATLAB平台，运用BP神经网络算法进行控制系统仿真，并深入探讨其在解决实际问题中的广泛应用。通过理论与实践结合，优化系统性能，展示神经网络技术的强大功能和灵活性。 前馈神经网络控制的MATLAB算法及仿真研究与BP神经网络仿真实验。
     
  • C语言中的BP神经网络实现
    优质
    本项目旨在通过C语言实现BP（反向传播）神经网络算法，探讨其在模式识别、函数逼近等问题上的应用。 BP神经网络基于VC++平台可以应用于模式识别领域，例如人脸识别和车牌识别，并且也可以用于数据预测及模拟仿真。
     
  • BP神经网络详解-BP神经网络
    优质
    本资料详尽解析了BP（Back Propagation）神经网络的工作原理与应用，包括其结构、训练过程以及优化方法等核心内容。 BP神经网络是人工智能领域的一种重要算法，主要用于模式识别、函数逼近以及数据挖掘等方面。它是一种多层前馈神经网络的训练算法，通过反向传播误差来调整网络权重，从而实现对复杂非线性关系的学习与预测。由于其强大的表达能力和良好的泛化性能，在实际应用中得到了广泛的应用和发展。
     
  • BP神经网络-BP神经网路
    优质
    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。
     
  • 基于C语言的BP神经网络工程项目
    优质
    本项目采用C语言实现BP（反向传播）神经网络算法，应用于各类工程问题解决，如模式识别、预测分析等，旨在优化计算效率和资源利用。 我已经在STM32上使用过BP神经网络的C语言版本，并且它可以在单片机上运行。
     
  • 基于C语言的BP神经网络实现
    优质
    本项目采用C语言编程实现了经典的BP（反向传播）神经网络算法，致力于为用户提供一个高效且灵活的学习和研究平台。通过精心设计的数据结构与算法优化，该项目不仅能够处理简单的线性问题，还能应对复杂的非线性分类及回归任务。这为需要在资源受限环境中进行机器学习研究或应用的开发者提供了宝贵工具。 用C语言实现的BP神经网络代码及详细介绍文档，适合初学者使用。