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登錄神經網絡的視頻
主要內容包括:BP神經網絡算法工具箱三個函數功能與語法,BP神經網絡算法應用于非線性函數擬合與預測問題,遺傳算法三個算子與函數ga功能及語法,遺傳算法應用于尋求多個極值點的最小值解問題,遺傳算法優化BP神經網絡算法流程與3個模塊與程序分析,遺傳算法優化BP神經網絡算法求解擬合及預測問題,遺傳算法優化BP神經網絡算法分析自己實際數據與程序通用,GAOT工具箱函數處理GA優化BP分析預測及識別應用問題,
主要內容包括:神經網絡基本概念,BP神經網絡進行音樂信號識別分類及程序詳解(用語句型的程序同時用工具箱函數對比分析),標準BP算法程序對比分析附加動量BP算法與變學習率BP算法,BP神經網絡算法的理論推導,BP神經網絡算法的MATLAB工具箱函數介紹及訓練窗口解讀,BP神經網絡作建模擬合預測,BP回歸預測分析未來幾天上證指數,BP神經網絡篩選主元空間降維,乳腺腫瘤診斷的建模及篩選主要影響因素,利用BP
.doc 附件2_循環神經網絡與程序視頻_PPT課件.rar 附件3_循環神經網絡全部程序m_鄭一.rar
第一章? 視頻課程內容介紹及慎拍不拍說明與參考文獻(30+2分鐘) 1、CNN1_《卷積神經網絡算法程序視頻》講什么及能干什么詳細介紹(15+2分鐘,網絡上免費“試看”) 2、CNN2_MATLAB程序免費提供及視頻課程亮點特點說明(5分鐘,網絡上免費試看) 3、CNN3_慎拍不拍建議與學習基礎要求及參考文獻(10分鐘,網絡上免費試看) 第二章? 卷積神經網絡(CNN)基本概念、理論推導及算法步驟

采用卷積神經網絡實現cfd流場的求解
詳細講解了一個具體案例當中的matlab調用神經網絡函數搭建神經網絡模型完成數據訓練和預測的詳細代碼。(新手極度友好!)
1.通過python生成不同RVE模型,通過abaqus自動進行求解; 2.生成大量數據后,結合FNN神經網絡,完成對短纖維材料性能的預測。 課程包含了包括RVE的代碼和神經網絡的代碼。
重點機器學習代理本構模型論文講解,神經網絡模型訓練實戰,訓練好的神經網絡模型嵌入ABAQUS進行真實應用
胖子愛學習開課了 本課程適用于想學或想進行matlab做BP神經網絡回歸分析的同學們,課程包含操作實現BP神經網絡預測數據實戰,相應大家可以通過學習拓展到股票分析等其他預測應用上,希望能長久的和大家一起學習進步。每一期視頻都會上傳相應的可運行的源碼附件。
主要講用matlab神經網絡工具箱擬合的方法
介紹了bp神經網絡的原理和matlab代碼的簡易實現

簡單用一個案例講解了matlab神經網絡 遺傳算法聯合應用
分享了神經網絡工具箱學習經驗,希望對大家有所幫助,歡迎大家批評指正。
基于神經網絡的新能源汽車動力電池SOC的分析
基于matlab的GMDH神經網絡對YPML120 時間序列進行預測,輸出訓練數據和測試數據的結果,及預測均方根誤差結果和正態分布。數據可更換自己的,程序已調通,可直接運行。 購買后可下載視頻中的源程序文件。