神经网络工具箱

神经网络工具箱。神经网络工具箱提供用于建模复杂非线性系统的函数和应用程序,这些系统不容易用闭合形式的方程建模。神经网络工具箱支持前馈、径向基和动态网络的监督学习。它还支持无监督的自组织地图。有了工具箱,你可以设计、训练、可视化和模拟神经网络。您可以将神经网络工具箱用于数据拟合、模式识别、聚类、时间序列预测以及动态系统建模和控制。为了加速训练和处理大型数据集,可以使用并行计算工具箱将计算和数据分布到多核处理器、gpu和计算机集群上™.


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  1. Bhattacharjee,Satyaki;Matouš,Karel:基于物理/模式引导采样的计算均匀化的非线性数据驱动降阶模型(2020)
  2. Rahmannapanah,Hadi;Mouloodi,Saeed;Burvill,Colin;Gohari,Soheil;Davies,Helen M.S.:使用人工神经网络预测复杂结构中的荷载-位移曲线:长骨研究(2020年)
  3. Zhang,B.;Chen,Z.Y.:线性土壤中竖井运动响应的一般Winkler模型(2020)
  4. 杨文、刘晓宁、王克刚、胡佳北、耿国华、冯军:基于改进反向传播神经网络的三维颅骨性别判定(2019)
  5. Bahram Jafrasteh;Nader Fathianpour;Alberto Suárez:铜矿品位估算的机器学习方法比较(2018年)
  6. Sameh,Adaly;Abdelkader,Mbarek;Tarek,Garna;José,Ragot:Laguerre滤波器在通信双油箱系统中的最优多模式表示(2018)
  7. Ali,Mohd Syukri;Abu Bakar,Ab Halim;Tan,ChiaKwang;Arof,Hamzah;Mokhlis,Hazlie;Abu Talip,Mohamad Sofian:单线接地故障的离散小波变换高阻抗故障定位(2017)
  8. Campisi,Laura Donatella:《绘制地质样品的温度历史:使用多层感知器分析扩散剖面》(2017)
  9. 弗朗切斯科·吉安尼尼,文琴佐·拉维利亚,亚历山德罗·罗西,达里奥·赞卡,安德里亚·祖加里尼:初学者的神经网络。Matlab、Torch、TensorFlow的快速实现(2017)第十四章
  10. Vapnik,Vladimir;Izmailov,Rauf:支持向量机和神经网络中的知识转移(2017)
  11. 王,李;林,石敏;杨景峰;张,南峰;杨,吉;李,勇;周,韩东;杨,峰;李志福:基于交通流理论模型和神经网络数据校准算法的动态交通拥堵仿真与耗散控制(2017)
  12. Schlünz,E.B.;Bokov,P.M.;van Vuuren,J.H.:解决受限堆芯燃料管理优化问题的多目标元启发式比较研究(2016年)
  13. 薛定圭;陈阳泉:用MATLAB进行科学计算(2016)
  14. 张玉农;肖正丽;丁,四通;毛明志;刘锦荣:双极性乙状窦函数激活的WASD神经网络及其后续迭代(2016)
  15. Aghajani,Hamed Farshbaf;Salehzadeh,Hossein;Shahnazari,Habib:考虑摩擦角各向异性效应的砂质边坡稳定性分析(2015)ioport公司
  16. Balachandar,C.;Arunkumar,S.;Venkatesan,M.:垂直底板上空心圆柱销翅的计算传热分析和组合ANN-GA优化(2015)ioport公司
  17. Campisi,Laura D.:多层感知器作为扩散方程解析解的函数逼近器(2015)
  18. 卡扬·韦拉马夏内尼;伊格纳西奥·阿纳尔多;欧文·德比;乌纳·梅·奥莱利:FlexGP(2015)不是zbMATH
  19. Khouaja,Anis;Garna,Tarek;Ragot,José;Messaoud,Hassani:基于S-PARAFAC-Volterra模型的非线性预测控制器应用于通信双坦克系统(2015)
  20. Mahmoud,Magdi S.;Hussain,S.Azher:智能自主微电网系统的自适应PI二次控制(2015)

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