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模糊神经网络应用实例
看懂自适应
模糊神经网络
(ANFIS)并附ANFIS代码
答:
ANFIS的独特性在于它的前向参数(输入特征的
模糊
化参数)和后向参数(线性方程的系数)需要优化求解,这通常通过粒子群算法、遗传算法等手段来完成。值得注意的是,ANFIS结构限制了它只能处理单变量输出,而且隶属度函数的选择和数量需要人工设定,有一定的主观性。ANFIS与BP
神经网络
的相似之处: 当所有隶属...
labview
神经网络
和
模糊
区别
答:
labview
神经网络
和
模糊
区别是基本原理和
应用
场景:1、神经网络是一种模拟大脑神经系统的计算模型,通过模拟神经元之间的相互作用来实现信息处理和学习。在LabVIEW中,神经网络可以用于分类、回归、聚类等任务,例如可以利用神经网络对一组数据进行分类,将数据划分到不同的类别中。2、而模糊逻辑是一种基于模糊...
简单介绍人工神经网络和
模糊神经网络
答:
即保证人工
神经网络
自身的学习能力下,采用
模糊
理论解决模糊信号,使神经网络权系数为模糊权,或者输入为模糊量。比如原本神经网络处理的是连续数据(double)不适合求解模糊数据,此时就需要引入模糊理论,来构造适合于求解这类模糊数据的神经网络。
关于遗传算法,
模糊
数学,
神经网络
三种数学的区别和联系
答:
遗传算法是一种智能计算方法,针对不同的实际问题可以设计不同的计算程序。它主要有复制,交叉,变异三部分完成,是仿照生物进化过程来进行计算方法的设计。
模糊
数学是研究现实生活中一类模糊现象的数学。简单地说就是像好与坏怎样精确的描述,将好精确化,用数字来表达。
神经网络
是一种仿生计算方法,仿照生...
神经网络
以及小波分析法在汽车发动机故障检修中有什么
应用
?
答:
因此,可以利用每个频带的能量变化来提取故障特征,通过小波包分解系数{4]得到频带的能量。二,
神经网络
在故障检修中的作用 神经网络与故障识别的基本原理。人工神经网络以其大规模并行处理、分布式存储、自组织、自适应和自学习的能力,以及适合于处理不准确或
模糊
的信息而备受关注5]。其中,最成熟的是BP...
卷积在实际生活中的
应用例子
答:
卷积在实际生活中有很多
应用
,以下是一些
例子
:1. 图像处理:卷积可以用于图像处理,如
模糊
、锐化、边缘检测等。2. 语音识别:卷积可以用于声音信号的处理,如噪声去除、语音识别等。3. 信号处理:卷积可以用于信号处理,如滤波、降噪、压缩等。4. 人工智能:卷积
神经网络
(CNN)是一种基于卷积的深度学习...
模糊神经网络
的摘要
答:
针对模糊神经网终(络)实观时的具体问题,对网终(络)的学习能力、容量、结构分布等细节逆行了探讨。本文提出了一种
模糊神经网络
的二步混合算法:第一步,采用模糊推理系统结合遗传算法根据训练样本确定隶属函数的参数,通过遗传算法搜索定义域范围内的参数最优解。文中选用S-T模型作为模糊推理系统中的...
模糊
控制、
神经网络
到底什么用?
视频时间 01:10
模糊
变清晰的技术原理是什么?
答:
模糊
图片变清晰AI的原理主要是通过深度学习算法和
神经网络
模型对图像进行处理。具体来说,AI利用大量的清晰图像和对应的模糊图像进行训练,通过学习这些图像对之间的关联,神经网络模型能够学习到如何将模糊图像转化为清晰图像。在训练过程中,神经网络模型会接收到大量的模糊图像和对应的清晰图像,并尝试通过学习...
数据挖掘中的
神经网络
和
模糊
逻辑的概念是啥?
答:
最常用的就是BP
神经网络
了,你做数据挖掘SVM也很常用。【模糊】模糊逻辑指模仿人脑的不确定性概念判断、推理思维方式,对于模型未知或不能确定的描述系统,以及强非线性、大滞后的控制对象,
应用模糊
集合和模糊规则进行推理,表达过渡性界限或定性知识经验,模拟人脑方式,实行模糊综合判断,推理解决常规方法难...
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