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人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点
人工神经的出现与发展，从而解决了对于那些利用其它信号处理技术无法解决的问题，已成为信号处理的强有力的工具，人工神经网络的应用开辟了新的领域。二十世纪九十年代初，神经网络的研究在国际上曾经出现一股热潮，
给出一种基于多层前馈神经网络的中文文本分类模型，介绍了该模型的设计和实现。对于文本分类的核心训练算法，给出主要步骤的推导过程;最后给出了神经网络模型分类性能的测试结果。
人工神经网络在钻井井控仿真器中的应用
神经网络算法在人工智能识别中的应用，倪浩哲的研究探索了神经网络算法在人工智能领域的应用，以实现更准确和高效的数据识别和分类。他通过深入分析神经网络算法的原理和结构，探讨了该算法在人工智能领域中的应用案
摘要: 利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/
人工神经网络BP神经网络算法梯度下降算法感知器训练法则，权值，阈值
压缩包内有数据和代码带解释，此代码主要是利用N2O、CFC-12和CFC-11三个因素做输入，臭氧浓度做输出来构建的神经网络模型。
GIS和人工神经网络在现代土地利用变化预测中的应用研究，张峰，郭嗣琮， 以地理信息系统(GIS)技术为基础建立的土地转换模型在经过人工神经网络(ANNs)技术的分析后对土地利用变化预测，充分结合了GI
Application of Artificial Neural Network Algorithm in Data Mining
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