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智能优化算法：粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序
智能优化算法：粒子群优化算法（PSO）应用于神经网络优化程序。分为无隐含层、一隐含层、二隐含层。运行DemoTrainPSO.m即可。程序来自：Brian BirgeNCSU -
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BP神经网络算法
应用背景 数字识别是模式识别领域中重要研究方向之一,具有广阔的应用前景。在对BP神经网络基本原理研究的基础上, 提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别的方案。 关键技术 BP算法的基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时 ,输入样本从输入层传入,经各隐藏层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输 出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。 -
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基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类
根据：基于不变矩特征和神经网络的图像模式模糊分类 论文 在matlab上做的实验，有7个不变矩生成和神经网络分类的代码，还要论文原文 -
基本的数模题目的套路
这是一个基本的数模题目的套路，分析数模聚类问题，例子是乳腺癌的诊断模型，过程为标准化数据，逐步回归，分析主要因素，聚类方法有距离法和神经网络法，均附有源码和解释说明 -
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