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神经网络变量筛选—基于BP的神经网络变量筛选matlab程序
基于MATLAB的BP神经网络三篇论文-神经网络.rar所含文件:Figure14.jpg神经网络.rar
为确保高维数据的神经网络分类精度,提出了先降维后分类的方法。采用主成分分析(PCA)法实现高维数据的降维。通过分析传统BP算法,提出分两步来更新网络权值的扰动BP学习方法。采用MATLAB对降维分类算
基于BP神经网络的图像情感语义分类,王宝志,李仁发,为了克服语义鸿沟的影响,人们提出了语义图像检索技术。图像分类是语义检索的基础,具有重要的价值。情感语义作为高层次的语义,
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利用MATLAB开发了基于BP神经网络的二分类模型,该模型可有效处理二分类问题。
这份matlab代码实现了基于BP神经网络的数据分类预测任务。首先,程序开始前对环境进行清理,包括清空变量、关闭报警信息和图窗。接着,从Excel文件中读取数据,并存储在变量“res”中。根据数据的类
基于离散小波变换和BP神经网络的分类方法
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