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神经网络学习算法的发展，罗娜，钱锋，神经网络重要的功能是它可以通过学习算法从经验中学习从而具有预测功能。针对BP神经网络的学习算法，本文介绍了其改进算法，同时�
论文研究-BP神经网络模型的改进.pdf, 本文在深入研究ＢＰ神经网络模型的基础上，提出了对该模型的若干改进技术处理方法，并通过仿真试验．实践表明，这些改进和技术处理方法是有效的．
根据图像边缘及噪声的多尺度传播特性和小波边缘检测的基本原理，提出了一种基于方向导数和三次B样条小波的边缘检测算法。该算法兼顾图像边缘的方向特征和小波基对称、线性相位的特点，较好地解决了边缘提取精度与噪
基于改进递推预测误差神经网络算法的RBF神经网络PID控制方法，王银河，吴平景，针对工业控制中系统模型参数通常未知的特点，利用改进递推预测误差算法为基础的神经网络系统参数辨识方法，设计了RBF神经网络
介绍了近年来可拓神经网络的发展，对可拓神经网络的基本思想、算法思路、应用研究进行了系统分析，并提出和分析了有待进一步研究的方向和问题。
深度学习
为改善记忆功放建模的精度,且针对粒子群算法早期收敛速度较快,但在后期易陷入早熟收敛,局部最优等特点,提出了一种分组并行混沌粒子群优化算法(Grouping Parallel-Chaotic Parti
简单介绍神经网络如何使用,粗略的描述,希望能给在神经网络的使用中带来帮助.有助于建立数学模型使用.
为了更准确地描述有记忆效应的射频功放特性，提出了一种改进的简化粒子群优化（PSO）算法，并结合自适应模糊推理系统（ANFIS）建立模糊神经网络功放模型。改进的简化PSO算法仅保留粒子的位置项，加入了随
通过对高速公路宏观动态交通流模型的分析，针对高速公路交通系统的非线性时变特点，应用BP神经网络建立了高速公路宏观动态交通流模型。并利用一段高速公路的交通流数据对BP神经网络进行训练，得到网络参数。最后
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