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neural-network-back-propagation-algorithm
- 每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：一遍向前传播计算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量；一遍向反向传播计算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础，戏剧性地扩展了神经网络的使用范围，产生了许多应用成功的实例，对神经网络研究的再次兴起过很大作用。
Neural Network Learning
- This book is about the use of artificial neural networks for supervised learning problems. Many such problems occur in practical applications of artificial neural networks. For example, a neural network might be used as
BP网络
- 这是我参考了n(n>=5,^_^)篇BP神经网优化方法的论文写出的BP神经网源代码，使用了批处理训练方法，带动量项、学习速率的自适应调整、仅对学习精度没有达到指定要求的模式训练，并且训练精度逐步加大，通过这种方法，极大地加快了训练速度；另外，对于0模式和1模式数目相差很大(5-6倍)都能达到很高的学习精度。-This is my reference to the n (NGT; Chapter 5 = ,^_^) BP neura
BP神经网络源程序
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层
NetToolkit
- 1、该工具包用于安装Lm和RBF两个神经网络工具包 2、直接运行LmNet.exe或_install.bat即可； 3、完成成功后，请将 bin\win32 目前加至系统的 path中。 具体为：我的电脑-->属性-->环境变量-->将“bin\win32”加至path路径中。-1, the tool kits for the installation and Lm 2 RBF neural network tool
ghmm470
- 对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识，进行标幺化以后系统的参考模型差分方程为： y(k)=a1*y(k-1)+a2*y(k-2)+b*u(k-1)+s(k) 式中，a1=0.3366,a2=0.6634,b=0.68,s(k)为随机噪声。由于神经网络的输出最大为1，所以，被辨识的系统应先标幺化，这里标幺化系数为5。采用正向建模(并联辨识)结构，神经网络选用3-9-9-1型，即输入层i，隐层j包括2级，输出层k的节点个数分别为3、9、9、1
CCNAstudyguide
- 本书详细介绍CCNA考试的内容，主要有：互连网络的模型、Cisco路由器、交换机和集线器的特点；Cisco IOS软件的初步知识；TCP/IP协议套件的综合概括；管理广域网，配置ISDN、帧中继和ATM；学习IP配置；Novell IPX协议栈、IPX封装类型和SAP及RIP的配置；使用访问表进行基本的通信量管理；默认的局域网连网，跨域配置VLAN。 在每一章中，均有针对认证目标的详细说明、有关认证的总结信息、2分钟练习和自我测试题，可
2006930115632469
- 智能无线传感器网络综合了传感技术、嵌入式计算技术、现代网络技术、无线通信技术和分布式智能信息处理技术，将功能相同或不同的无线智能传感器构成网络化、智能化的传感器网络，大大提高了传感器的监测能力。基于智能无线传感器网络的实用监控系统采用中短距离、低功耗无线网络，射频传输成本低；可根据需要采用多种供电模式、节能效果好；可实现灵活的快速组网和自动配置，扩展性好；任意传感器之间可相互协调实现数据通信；能支持多种不同类型的传感器，适应性强。-sm
BayesianNetworksTools
- 贝叶斯网络的一个很好用的工具箱，基于matlab7.0版本。有stanford大学的一个博士生编写；属于源代码开放性质。-Bayesian network of a good toolbox, for matlab7.0 version. Stanford university has a doctoral preparation; Belong to the open nature of the source code.
HOPFIELD
- Hopfield神经网络源码，免费下载；Hopfield神经网络源码，免费下载-Hopfield neural network source, free download Hopfield neural network source, free download
FEI
- 假设在一个ad hoc网络中，移动节点的发射功率PTx总是恒定的。要发送数据的移动节点总是先监听信道，测量接收到的信号功率X，其中X= I + N, I为接收到的干扰，N是噪声。移动节点只有在X＜INThre时，才可以发射。式中，INThre为背景噪声门限。 在仿真中，我们规定每个移动节点的发射功率是常数，PTx = 1W；接收节点接收机的灵敏度Smin = -80 dBm；信号质量 min = 2 dB；系统的背景噪
999
- 根据有无固定基础设施，无线局域网又可分为BSS (Basic Service Set)和IBSS (Independent Basic Service Set)。我们要研究的ad hoc网络属于后者。假设在一个ad hoc网络中，移动节点的发射功率PTx总是恒定的。要发送数据的移动节点总是先监听信道，测量接收到的信号功率X，其中X= I + N, I为接收到的干扰，N是噪声。移动节点只有在X＜INThre时，才可以发射。式中，INThr
rbf_mems
- 为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了 该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论， 采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模 型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而 言，其补偿效果提高了大约15％。-In order to improve acc
Client-Server-based-Security-Comunication-Tool
- 自己用Java编的Client-Server聊天程序，结合了网络通信、数据安全、多线程的知识 1．使用RSA算法完成DES密钥的分配； 2．使用MD5结合RSA算法完成对消息的签名； 3．对原有消息及签名提供机密性保护(用DES算法加密)； 4．能够解密并验证签名的合法性 -Their use of Java made the Client-Server chat program, a combination of
tcp
- 一个简单网络通信系统，实现通信双方的消息收发，主要包括服务器和客户机的设计。实现客户端接收键盘输入的字符串，并向服务器发送；服务器接收后，将字符串以逆序返回给客户端； 客户端显示服务器返回的逆序字符串。-A simple network communication system, communication between the two sides to send and receive messages, including ser
neural-network-back-propagation-algorithm
- 每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算：一遍向前传播计算，从输入层开始，传递各层并经过处理后，产生一个输出，并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量；一遍向反向传播计算，从输出层至输入层，利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础，戏剧性地扩展了神经网络的使用范围，产生了许多应用成功的实例，对神经网络研究的再次兴起过很大作用。 -Each training example in the network passi
UCenter_Home_1.2_SC_GBK
- UCenter Home 是一套采用PHP+MYSQL构建的社会化网络软件（Social Network Software，简称SNS）。 通过 UCenter Home，建站者可以轻松构建一个以好友关系为核心的交流网络，让站点用户可以用迷你博客一句话记录生活中的点点滴滴；方便快捷地发布日志、上传图片；更可以十分方便的与其好友们一起分享信息、讨论感兴趣的话题；轻松快捷的了解好友最新动态。-UCenter Home is a set
sasdw
- 现有数字信号自动调制识别方法大多只适用于无记忆信号，如PSK、ASK、FSK信号等。将有记忆 信号(MSK信号)和无记忆信号一起考虑，提出了一种改进的数字信号自动识别方法。该方法采用信号的瞬时统 计量作为特征参数，采用多层神经网络作为分类器。计算机仿真表明：当噪声采用高斯白噪声，并且信噪比大于 l5 dB时，识别率高于96％ ；当信噪比不低于l0 dB时，识别率不低于90％。-Existing digital signal
BP-neural-network-model
- 本文在了解神经元和BP算法的基础上，使用MATLAB软件作为开发工具建立BP神经网络模型，重点研究了BP神经网络结构设计的原理和方法，包括影响BP神经网络训练能力的因素，以及这些因素如何影响BP神经网络的性能；改变不同参量，对比实验数据，总结各个参量对BP神经网络的影响。从而寻找最佳的BP神经网络模型。本文还对一些其他的神经网络算法进行了总结和介绍。- In this paper , based on understanding of
BP Neural Network
- BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合(Nonlinear system modeling based on BP neural network)