基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络设计

本文介绍了MATLAB神经网络工具箱及其常用的工具箱函数;在说明BP网络的模型结构和算法的基础上,讨论了BP网络的训练过程及其设计原则,并用一个典型的两层结构的神经网络实现了具有函数逼近功能的BP网络设计。

基于MATLAB神经网络工具箱的放射性勘探数据的处理

在利用神经网络对放射性勘探数据进行建模后,面临着如何在计算机中实现的问题。自己编程,将需要花费较多的时间和精力。而MATLAB的神经网络工具箱所提供的工具能方便有效地解决这一问题,使研究者可以把主要精力放在研究项目中。

MATLAB神经网络工具箱在非线性系统建模中的应用

本文介绍在Matlab环境下发电厂水位控制BP模型的建模与仿真方法,得出了预测模型的最优参数。仿真结果表明,MAT-LAB神经网络工具箱可有效地用来解决复杂的非线性控制系统的优化设计问题。

基于Matlab神经网络工具箱的电力负荷组合预测模型

在电力系统负荷预测中,组合预测是一种较为有效的方法。该方法通常是采用对单个预测模型进行加权处理,要求参加组合预测的模型误差能保持稳定,但电力负荷预测结果的误差往往是非均匀性的。针对上述做法存在的问题,提出了基于人工神经网络的组合预测模型,利用人工神经网络对复杂非线性系统的拟合能力,通过网络训练自适应地调整各种预测模型的权重。同时,为了避免用常规语言建立人工神经网络负荷预测模型存在的模型结构复杂、训练时间长等缺点,利用Matlab神经网络工具箱建立组合预测模型,该模型不仅编程简单,而且收敛速度快。算例表明了该模型的实用性和有效性。

应用MATLAB神经网络工具箱对动力煤特性的研究

在 MATL AB环境下应用神经网络工具箱对动力煤的特性如低位发热量、着火稳燃指数、燃烬指数、综合结渣指数等进行预测 ,取得了较好的效果。与常规的研究方法相比 ,采用神经网络方法可以获得较高的精度 ,证明这是一种很好的研究方法。

用MATLAB神经网络工具箱开发BP网络应用

论述了人工神经网络的基本理论 。

Matlab神经网络工具箱及其在软测量建模中的应用

介绍了Matlab神经网络工具箱的一些重要内容 ,包括数据预处理、训练算法比较、网络泛化能力等 .结合一个工业实例阐述了其在软测量建模中的应用 ,最后通过仿真分析了建模效果 .结果表明 。

基于MATLAB神经网络工具箱的字符识别

介绍了运用前馈神经网络处理字符识别问题的原理,同时阐述了用MATLAB经网络工具箱进行字符识别的方法和步骤,为用神经网络进行字符识别提供了一种解决方案,具有很强的应用价值。

Matlab神经网络工具箱编程和Delphi对其调用

针对电弧炉炼钢氧化期是一个复杂的物理化学反应过程，难以建立机理模型，利用Ｍａｔｌａｂ神经网工具箱建立ＢＰ神经网预测模型，并详细讨论该模型的编程设计问题。利用ＯＬＥ自动化，用Ｄｅｌｐｈｉ编写人机交互界面来指导冶炼生产。

VB调用Matlab神经网络工具箱在测绘软件设计中的应用

运用Matlab引擎技术,实现VB调用Matlab神经网络工具箱进行测绘软件设计,集成后的软件能够充分发挥两种语言的优势。并以基于BP神经网络的GPS高程转换软件设计为例,介绍VB调用Matlab及VB编写主界面的详细步骤。

基于MATLAB神经网络工具箱的基础选型系统的构建

建筑基础初步设计中很重要的一项就是要确定基础类型 ,基础类型的选择受到许多因素的影响。提出了一个基于 MATL AB6 .1神经网络工具箱构建的基础选型系统 ,来帮助设计人员选择适当的基础形式 。

面向MATLAB神经网络工具箱的图象数据融合算法及实现

采用了ＢＰ神经网络对某岛屿的５幅不同波段的ＳＡＲ图象进行融合处理，以便能够获得更为清晰的图象。因神经网络的运算涉及大量的矩阵运算，所以采用了ＭＡＴＬＡＢ这一平台来构造ＢＰ神经网络，取得了良好的效果。实验表明，采用的ＢＰ神经网络的图象数据融合的算法及程序设计是有效的，并有广泛的适用性。

基于MATLAB神经网络工具箱的线性神经网络实现

首先简要介绍了线性神经网络结构和算法,以及 MATLAB 语言的特点。其次介绍了利用 MATLAB 神经网络工具箱实现线性神经网络方法和基本步骤。基于 MATLAB 语言提供的神经网络工具箱函数进行网络设计,用户可以根据自己的需要调用相关的程序,从而省去了编写具体的复杂而冗长的算法细节。最后给出具体的实例,证明该方法是可行的。

基于Matlab神经网络工具箱的伤员流流量预测研究

目的:准确预测战场伤员流的流量,为做好战时卫勤保障工作提供可靠依据。方法:利用Matlab神经网络工具箱自带的神经网络函数,通过一组编程,实现3种神经网络的建立、学习和训练,从而完成对伤员流流量的预测。结果:通过对抗美援朝战争志愿军某师伤员流流量的预测,预测结果与实际数据基本一致。结论:利用Matlab神经网络工具箱预测伤员流流量结果可靠,方法科学。

基于MATLAB神经网络工具箱的岩爆预测模型

文章介绍了BP人工神经网络的基本原理,针对其收敛差的缺点,发挥MATLAB神经网络工具箱的优势,分别采用VLBP和LMBP算法建立了改进后的BP神经网络。对于影响岩爆发生的关键因素,总结了专家经验,选取地下硐室围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比值、岩石单轴抗压强度和抗拉强度比值和岩石冲击性倾向指数作为岩爆预测的评判指标,建立了岩爆预测的神经网络模型,并利用国内外一些岩石地下工程实例进行分析计算校验,计算结果表明,用该模型进行岩爆预测是可行有效的。

基于MATLAB神经网络工具箱的BP网络实现

简要介绍BP神经网络结构和算法以及MATLAB语言的特点。利用MATLAB的神经网络工具箱提供的许多有关神经网络设计、训练以及仿真的函数实现BP网络将非常容易,用户只要根据自己的需要调用相关程序,从而免除了编写复杂而庞大的算法程序的困扰。并详细论述利用MATLAB神经网络工具箱设计BP网络的方法及步骤,给出具体应用实例,从而验证该方法的可行性。

基于MATLAB神经网络工具箱的BP神经网络状态监控器

介绍了ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱的主要函数与算法,并基于ＭＡＴＬＡＢ神经网络工具箱,设计了ＢＰ神经网络状态监控器,应用线性回归分析对其进行了校验,同时以实例验证了其有效性和正确性。

Matlab神经网络工具箱在系统辨识中的应用

介绍了MATLAB环境下的神经网络工具箱实用方法 ,着重介绍了在系统辨识的应用 ,以RBF网络为例介绍了网络的初始化 ,训练和仿真函数 。

基于Matlab神经网络工具箱进行港口集装箱运量预测

基于 Matlab的神经网络工具箱 ,利用其自带的用于神经网络的函数 ,通过简单的编程实现了线性神经网络、BP网络和 RBF网络三种神经网络的建立、学习和训练 ,并对一实例进行了预测 ,结果显示是很有效的。

BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱

简要介绍MATLAB语言的特点以及BP神经网络,并较为详细论述了MATLAB神经网络工具箱的相关知识。