【第1章＞第27节】 神经网络学习总结

已于 2025-08-06 23:19:15 修改
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分类专栏： # 第1章·神经网络 文章标签： matlab 神经网络 人工智能
于 2025-08-06 23:01:34 首次发布
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目录

1.BP神经网络​

2.GRNN广义回归神经网络​

3.RBF径向基函数神经网络​

4. PNN概率神经网络​

5. SOM自组织映射网络​

6. CMAC小脑模型神经网络​

7. LVQ学习矢量量化神经网络​

8. FNN模糊神经网络​

9. Elman神经网络​

10. SVM支持向量机​

11.小波神经网络​

12.RBM受限玻尔兹曼机​

13. 基于PSO粒子群优化的神经网络​

14. 基于WOA鲸鱼优化的神经网络​

15. 基于GWO灰狼优化的神经网络​

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上一章我们学习了感知机。关于感知机，既有好消息，也有坏消息。好消息是，即便对于复杂的函数，感知机也隐含着能够表示它的可能性。上一章已经介绍过，即便是计算机进行的复杂处理，感知机（理论上）也可以将其表示出来。坏消息是，设定权重的工作，即确定合适的、能符合预期的输入与输出的权重，现在还是由人工进行的。上一章中，我们结合与门、或门的真值表人工决定了合适的权重。神经网络的出现就是为了解决刚才的坏消息。具体地讲，神经网络的一个重要性质是它可以自动地从数据中学习到合适的权重参数。
第五章 神经网络和深度学习（上）
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神经网络与深度学习第四周学习总结
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参 数 量 是 R N N 的 4 倍 ：输 入 输 出 和 R N N 相 同。
第19节：深度学习基础-神经网络
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神经网络（Neural Network）是深度学习的核心架构，其灵感来源于生物神经系统的结构和功能。作为一种模仿人脑神经元连接方式的计算模型，神经网络通过大量简单的处理单元（神经元）相互连接，形成能够进行复杂模式识别和函数逼近的非线性系统。神经网络作为深度学习的基石，通过层次化的特征学习和端到端的训练方式，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了革命性进展。理解神经网络的基本原理是掌握深度学习的关键，包括神经元模型、网络结构、激活函数、损失函数、反向传播算法以及各种优化和正则化技术。
深度学习知识点全面总结
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【深度学习入门】第2章 神经网络的数学基础
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《神经网络与深度学习》 邱锡鹏 第二章课后习题答案
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分数阶傅里叶变换(FRFT)是传统傅里叶变换的广义形式，在信号处理领域具有重要应用。分数阶傅里叶变换定义为：Fα[f(t)](u)=∫−∞∞Kα(t,u)f(t)dt\mathcal{F}^α[f(t)](u) = \int_{-\infty}^{\infty} K_α(t,u)f(t)dtFα[f(t)](u)=∫−∞∞​Kα​(t,u)f(t)dt其中核函数为：Kα(t,u)={1−jcot⁡α2πexp⁡(jt2+u22cot⁡α−jtucsc⁡α)α≠nπδ(t−u)α=2nπδ(t+u)α=(2n
【微实验】弦振动 MATLAB 物理模型 动画仿真
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当然也有科普动画，不过大多是设定了一二三四五六七八九倍频的正弦波的振幅（甚至都没有调相位），然后放在一起振动，像疯了一样抽搐，产生的效果就是正弦波的叠加，看起来就假假的。剩余的是关于仿真动画设置的参数，下面的代码中在笔者电脑上运行能够得到比较好的动画效果，笔者自己也没调明白，感兴趣的友友可以把代码复制运行自行调节。所以小编今天让AI帮忙，从物理的微分方程入手，编写了仿真代码。通过这个实验，我们不仅能直观理解琴弦振动的物理过程，还能深入探索不同参数对振动效果的影响，为声学研究和乐器设计提供理论支持。
基于WOA鲸鱼优化的VMD-GRU时间序列预测算法matlab仿真
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本文提出了一种基于变分模态分解（VMD）、门控循环单元（GRU）和鲸鱼优化算法（WOA）的混合时间序列预测方法。该算法首先通过VMD将复杂时序信号分解为多个平稳模态分量，然后利用GRU网络建模各分量的时序特征，最后采用WOA优化GRU的关键参数。实验结果表明，该混合方法通过多技术协同有效提升了非线性、非平稳时间序列的预测精度和鲁棒性。算法在Matlab2024b环境下实现，包含完整的训练、预测和参数优化流程，适用于能源、气象等领域的时序预测任务。
【电机控制Simulink仿真】BLDC（一）：三相逆变系统的建模
Haytham233的博客
08-03 928
电控算法工程师除了需要在ARM等控制器上进行算法编写、底层调试，还需要会在MATLAB平台中对电机系统建模进行仿真。本专栏将着重讲解PMSM、BLDC 以及 广义伺服系统的Simulink仿真设计。若不理解BLDC工作原理，请跳转嵌入式实践教程分享：Simulink实际上是MATLAB中的一个工具，用于控制设计、机械设计等对可视化要求较高的环境下。MATLAB以及Simulink的安装请各位自行搜索，本文使用2020b版本的MATLAB进行演示，版本之间界面操作有区别，还请各位仔细权衡。
基于PSO-NSGAIII混合优化的生产调度算法matlab仿真,输出甘特图,对比PSO和NSGAIII
熟悉python,matlab,C,C++,JAVA等
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摘要：本文提出一种PSO-NSGAIII混合算法用于解决多目标生产调度问题。该算法融合粒子群优化(PSO)的快速收敛性和NSGAIII的多目标优化能力，通过非支配排序、参考点关联和粒子更新等7个核心步骤，在MATLAB环境下实现了对生产周期、成本、能耗等多目标的优化。实验结果表明，相较于单一算法，该混合算法能有效平衡解的收敛性和多样性，为复杂生产调度问题提供更优解决方案。
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