看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接：BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试，看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例，懵懵懂懂，先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下：
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输
一、前言 模拟退火、遗传算法、禁忌搜索、神经网络等在解决全局最优解的问题上有着独到的优点，其中共同特点就是模拟了自然过程。模拟退火思路源于物理学中固体物质的退火过程，遗传算法借鉴了自然界优胜劣汰的进化思想，禁忌搜索模拟了人类有记忆过程的智力过程，神经网络更是直接模拟了人脑。它们之间的联系也非常紧密，比如模拟退火和遗传算法为神经网络提供更优良的学习算法提供了思路。把它们有机地综合在一起，取长补短，性能将更加优良。 这几种智能算法有别于一般的按照图灵机进行精确计算的程序，尤其是人工神经网络，是对计算机模
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础
高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、方法、模型非常丰富。很多机器学习的算法都是建立在概率论和统计学的基础上的，比如贝叶斯分类器、高斯隐马尔可夫链。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说数学建模线性规划实例及详细解答(MATLAB代码)[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
目前深度学习、AI研究很火爆，它们依赖的最底层就是简单的神经网络，本文将介绍神经网络基础，了解基本的神经网络原理，同时给出样例参考，该样例可以推广到其他的分类、回归问题分析
SOM（Self-Origanizing Maps），自组织映射网络，是一种基于神经网络的聚类算法。有时候也称为 SOFM（Self-Origanizing Features Maps）。SOM 是一个单层的神经网络，仅包含输入层和计算层。
关键词：MATLAB、机器学习、机器学习算法、 正文如下： 导读：MATLAB开发运营团队深度解析何为机器学习，什么时候使用机器学习，如何选择机器学习算法，MATLAB到底能为机器学习提供怎样的便利？ 机器学习是一种数据分析技术，让计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自适应提高性能。 一．机器学习为什么那么重要？ 随着大数据应用增加，机器学习已成为解决以下领域问题的一项关键技术： 计
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称， 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
给定一个输入和输出值之间的转换,描述一个数学函数f,优化处理生成和选择一个最佳解决方案从一些组可用的替代方案,通过系统地选择输入值在一个允许集,计算的输出功能,录音过程中发现的最好的输出值。许多实际问题都可以用这种方法建模。例如，输入可以是电机的设计参数，输出可以是功耗，或者输入可以是业务选择，输出可以是获得的利润。
向量的1范数即：向量的各个元素的绝对值之和，上述向量a的1范数结果就是：29，MATLAB代码实现为：norm（a，1）；
在刚入门机器学习中的低秩，稀疏模型时，被各种范数搅得一团糟，严重延缓了学习进度，经过一段时间的学习，现在将其完整的总结一下，希望遇到同样麻烦的同学能有所帮助。。。
MATLAB广泛应用于物理系统建模、测量测试、系统控制以及深度学习等，在工程实践中具有非常重要的地位，具体如图1所示。调研发现，科研人员能够编写各种matlab代码，通过建模仿真来更好的认识世界。近年来，随着物联网、智能硬件以及生成式AI等技术的发展，我们能否将设备采集的真实数据作为输入，让模拟仿真变得更加的真实（全真互联）。本推文对相关的内容进行归纳汇总，介绍如何将matlab代码部署到设备端，具体如下所示：
Mesh网络（Mesh Network）、无线传感网（Wireless Sensor Network，WSN）和自组织网络（ad hoc Network）是三种不同类型的网络，它们在结构和应用方面有所区别：
列表源自http://deeplearning.net/software_links/，本文进行分类整理。 星号代表对软件库的推荐度，考虑了适用范围、开发语言、更新情况、文档示例完整性等方面，Just
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近需要用到遗传算法来优化一些东西，最初是打算直接基于某些算
自组织神经网络(self-Organization Mapping net,SOM)是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织神经网络是神经网络最富有美丽的研究领域之一，它能够通过其输入样本学会检测其规律性和输入样本相互之间的关系，并且根本这些输入样本的信息自适应调整网络，使网络以后的响应与输入样本相适应。竞争型神经网络的神经元通过输入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织神经网络通过学习同样能够识别成组的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似输入向量产生响应。与竞争型神经网络不同
本文使用Matlab中的Signal Processing Toolbox中的designfilt函数，并根据频率响应实现如下两种滤波器：
MATLAB是一种用于数值计算、数据分析和可视化的高级技术计算软件，常用于科学研究、工程设计、金融分析、数据挖掘和图像处理等领域。MATLAB提供了强大的矩阵计算、函数库、图形界面和编程环境，可以帮助用户快速构建和解决各种数学模型和算法问题。
摘要： 今天多数的大数据方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化数据处理，如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去，对很多企业的大数据部署也提出了挑战。 近年来，随着大数据在Google、Facebook等企业的成功应用，很多传统企业和初创公司都转向应用大数据技术挖掘数据金矿。现有企业累计了大量的工业数据，但是大数据的开发的复杂流程阻碍了企业快速从工业数据和商业数据中挖掘价值。行业专家（算法研究者）精通行业数据分析，却受限于编程复杂度和缺乏快速部署算法的方法，使很多创造性想法无法得
本期视频教程给大家来一期Matlab和VSCode联调教程。设置后，大家无需打开Matlab就可以方便的做matlab相关测试。
其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热的GAN也多少了解过一些.但是一直没有深入进去学习,以及读一些相关文章.
大家好,这一篇文章算是深度学习这一个开始 其实说深度学习,之前或多或少之前也学过一些,比如像经常在TensorFlow用的CNN卷积神经网络和RNN递归神经网络以及LSTM等,再有就是现在学术界比较热
与C++/C调用matlab不同的是，C++是调用matlab的生成动态库或者使用matlab引擎，而java是调用matlab代码打包成的jar包。
视频教程汇总帖：https://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=110519 本期视频教程给大家来一期Matlab和VSCode联调教程。设置后，
MATLAB 是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境，主要包括MATLAB和Simulink两大部分。MATLAB软件是一个功能很强大的工具，其中可以使用GA工具箱进行遗传算法的数据优化，下面给出具体的操作简单的实例。
用数学软件演奏音乐早已不是什么新鲜事，很早就有人用Matlab弹奏卡农或是最炫民族风，最近我知道还有人用无理数生成一段音乐，很有趣。而我选择用Mathematica弹奏卡农是因为卡农这种谱曲方式很奇妙，体现在程序上也是简洁而优美的。可能有人还不了解卡农是什么，卡农不是指某一首具体 的曲子，而是一种谱曲方式，它把几段相同的旋律在不同的时刻逐次展开，交错的旋律又能相互配合，形成一首完整的卡农。这首用Mathematica演奏的卡农就是大家最耳熟的“帕赫贝尔的卡农”，你可以在它的乐谱中一窥其中的奇妙。 我们关注
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。
MATLAB是一款强大的数学计算软件，Simulink则是一种基于模型的多域仿真平台，常用于工程和科学领域中的系统设计、控制设计和信号处理等方面。MATLAB和Simulink都是MathWorks公司的产品，因此二者之间可以实现数据交互，具有以下几个重要的原因：
摘要：城市威胁背景下无人机集群自组织搜索移动目标问题，是无人机集群作战应用的一个重要发展方向。采用基于Agent的复杂系统建模仿真工具，构建了无人机集群搜索仿真模型框架，设计实现了无人机集群自组织搜索模型。在考虑无人机集群作战可能受到威胁的背景下，展示了无人机集群自组织搜索概念，探索了使用基于概率的有限状态机模型实现集群自主决策的解决方案，并通过案例进行了分析验证。该仿真模型为无人机集群作战应用研究提供了参考案例、模型支撑和实验平台。
序算法在编程领域中起着举足轻重的作用，在目标检索、机器学习、数值计算、图像处理等领域有着广泛。为了追本溯源，公众号特推出常用经典排序算法系列推文，让小伙伴们深入了解排序算法的实现原理，同时也提升matlab编程能力。
最优化原理：如果节点J是在节点I到节点K的最优路径上，那么，从J到K的最优路径也必定沿着同样的路由路径。最优化原则的一个直接结果：从所有的源到一个指定目标的最优路径的集合构成了一棵以目标节点为根的汇集树
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合作协同进化已经引入协同进化算法，目的是通过分而治之的范式解决日益复杂的优化问题。理论上，协同改 变子成分的想法是十分适合解决大规模优化问题的。然而在实践中，没有关于问题的先验知识， 问题应如何分解是尚不清楚的。在本文中，我们提出一个自动分解策略，称为差分分组，可以揭示决策变量的底层交互结构和形成子成分，以使它们之间的相互依存关系保持到最低限度。我们在数学上展示这样一个分解策略如何从部分可分性的定义中产生。实证研究表明，这样的近最优的分解可以大大提高大规模的全局优化问题的解决方案的质量。最后，我们展示了这样一个自动分解是如何产生对多样的子成分的分布的更好的近似，导致一个对多样的子成分的计算预算的更高效的分配。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 目录 1.MATLAB中颜色数值 2.常用颜色 3.matlab代码 ---- 本文转载于 https://www.jianshu.com/p/46af0b9
计算智能(ComputationalIntelligence ,CI)是以生物进化的观点认识和模拟智能。按照这一观点，智能是在生物的遗传、变异、生长以及外部环境的自然选择中产生的。在用进废退、优胜劣汰的过程中，适应度高的结构被保存下来，智能水平也随之提高。因此计算智能就是基于结构演化的智能。计算智能的主要方法有人工神经网络、遗传算法、遗传程序、演化程序、局部搜索、模拟退火等等。这些方法具有以下共同的要素：自适应的结构、随机产生的或指定的初始状态、适应度的评测函数、修改结构的操作、系统状态存储器、终止计算的条
本期教程主要是讲解Matlab R2018a的安装过程，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
有一天，我在网上翻找，偶然发现了一个用MATLAB编写的模拟时钟实现的例子。MATLAB是一个数值矩阵系统，有时被拿来与Mathematica的数值组件相比较。
首先介绍各个排序算法的设计思路以及给出各个算法的伪代码，再通过伪代码具体实现每个排序算法。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第2章 Matlab R2018a的安装 本期教程主要是讲解Ma
本文在《基于暗通道先验条件图像去雾算法》的最后段matlab的图像去雾算法的基础上对matlab代码进行转化完成verilog的FPGA图像去雾算法。
之前给大家推送过《32个实用matlab编程技巧》，其中就有如何在matlab中快速注释代码的技巧：选中需要注释的代码，同时按键盘上的Ctrl+R键即可快速注释代码；选中不需要注释的代码，同时按键盘上的Ctrl+T键即可快速取消代码注释。
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