基于神经网络的文字识别模型,李爽,,智能型系统的研究一直是21世纪的研究热门,对于文字、图像等的识别也一直是人们研究的热点。目前,已经有很多的方面都应用了识别�
基于神经网络的离散选择模型,郑丕谔,舒柏晛,离散选择模型的计量求解通常采用基于prohit分布和logistic分布的两种方法,而这两种方法都有一定的不足。为了使问题的求解方法更具一�
程序里面包含了说明文档,可以做一些基本实验,代码注释十分详细,也供参考和大家一起学习
一种基于 Takagi2 Sugeno 模型的模糊神经网络由 前件网络和后件网络两部分组成。 前件网络用来匹配模糊规 则的前件, 它相当于每条规则的适用度。 后件网络用来实现 模糊规则的后件。 总的输
所谓的基于神经网络的对话模型,是指一种运用神经网络技术进行对话生成和理解的模型。这种模型利用神经网络的强大表征学习能力,能够模拟人类对话过程中的语义理解和语境把握能力。它通过对大量对话数据的学习和训练
针对点预测类方法无法消除预测误差的不足,文中提出一种光伏发电功率短期预测方法。该方法采用极端学习机为光伏发电功率预测的回归预测方法,并结合三角形隶属函数模糊信息粒化的思路,将一定时间窗口的光伏发电功率
首先通过给光伏电池的输出电压V_0施加一个扰动电压ΔV,然后比较扰动前后输出功率的大小。若输出功率值增加,则表明扰动方向正确,可以朝同方向继续扰动；若输出功率值减小,则表明扰动方向不正确,这时应往反方
本资料介绍了一项基于Elman神经网络的电力负荷预测模型研究,旨在利用神经网络的强大计算能力对电力负荷数据进行预测和分析。通过对历史电力负荷数据的学习和训练,该模型可以准确预测未来一段时间内的电力需求
建立各类食品价格变化趋势,绘制一元线性曲线图表,采用Matlab绘制食品价格曲线。
在并网光伏发电系统中,需要给光伏逆变器提供高效稳定的辅助电源。设计一种基于UC3842为核心的反激变换器,采用隔离开关电源实现多边输出,通过光电耦合器进行反馈调节,对实验结果进行验证,证明了该电源具有
