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为克服BP算法易陷入局部最小的缺点,同时为减少样本数据维数,提出一种基于主成分分析(PCA)的遗传神经网络方法。通过降维和去相关加快收敛速度,采用改进的遗传算法优化神经网络权值,利用自适应学习速率动量
针对现有煤炭企业在物资管理中存在分类粗放、评价标准主观、计算规模大等问题,提出了基于概率神经网络的分类方法。该方法以物资较为通用的供求度、价值度和供应效率3个评价指标的量化样本数据作为输入数据,利用概
针对压风机依赖人工操作、效率低、控制方式落后等问题,分析螺杆式压风机的常见故障类型和振动信号之间的关系,建立压风机的故障诊断模型,提出基于BP神经网络的压风机故障诊断方法,并利用Visual C#语言
煤矿安全评价是预防和控制煤矿灾害事故的重要内容,将遗传神经网络应用在煤矿安全评价中,并建立了煤矿安全评价的隐式模型。经实践证明,该模型具有神经网络广泛映射能力和遗传算法全局随机搜索的性能,预测能力强,
为了提高自适应光学系统中压电倾斜镜(TTM)的控制精度,提出一种基于神经网络建模对TTM的磁滞非线性进行补偿的方法。实验得到TTM磁滞响应数据后,选用反向传播(BP)神经网络对磁滞特性建模,并通过软件
根据桥式起重机的特点,建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上,引入BP神经网络,建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算,克服
为解决电磁频谱中的未知信号分类和身份识别问题，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）LeNet-5模型的信号分类方法。该方法使用信号全双谱作为CNN的输入，然后通过改进的LeNet-5模型学习信号特征
Research on the Method of Benchmark Land Price Evaluation Based on Artificial Neural Network
神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选matlab代码程序
基于BP神经网络
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