论文研究三种神经网络用于预测时的性能比较 .pdf

一种基于BP神经网络的压缩机状态预测方法，丁海涛，唐富勇，本文建立了智能状态预测模型，提出采用BP网络预测模型对压缩机热力学参数进行状态监测研究，并在某压缩机运行现场进行了模型验证�

一种新型人工神经网络模型，周晓正，林小竹，提出一种新型人工神经网络模型，称为“基于模式神经元的人工神经网络（PatternNeuronBasedArtificialNeuralNetwork,PNBA

这是一篇关于排序算法与性能比较的论文，程序是用C++编写的。

对同一控制对象分别采用常规PID控制，模糊自适应PID控制，BP神经网络PID控制，遗传算法PID控制进行仿真分析，得出各个控制方法的优劣。

BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病,因此,在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法,并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进B

用单一因素三水平方差分析方法,对三种不同测定方法测定的煤灰分实验数据进行统计分析,比较了三种灰分测定方法存在的差异;研究表明快速灰分测定法A更接近于仲裁方法,而快速灰分测定法B有一定的局限性。

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神经网络BP算法与回归分析算法进行统计预测的比较研究

Matlab关于人工神经网络在预测中的应用的论文一-基于BP神经网络的丝状真菌生长预测研究.pdf一、基于Matlab的BP神经网络煤炭需求预测模型摘要：煤炭是中国的基础能源，支撑着国民经济的商邃发展

使用java描述了常见的六种排序算法，分别是直接插入排序，二分插入排序，选择排序，冒泡排序，快速排序以及二路归并排序，同时在不同的基数下能够查看各种排序算法的运行时间，通过比较发现当数组个数很大时，二