深度学习基本概念 一、实验介绍 1.1 实验内容深度学习并没有你想象的那么难，本课程将会一边讲解深度学习中的基本理论，一边通过动手使用python实现一个简单的深度神经网络去验证这些理论，让你从原理上真正入门深度学习。深度学习中的一些最基本的概念，本次实验很重要，理解这些概念是继续深入学习的基础。 1.2 实验知识点如何让机器“学习”神经网络的概念有监督与无监督学习的区别回归与分类的区别损失函数
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2023-08-29 10:11:31
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模糊神经网络(Fuzzy Neural Network, FNN)背景系统复杂度的增加，人工智能深度化发展模糊数学创始人L. A. Zadeh, 1921. 当系统的复杂性增加时，我们使它精确化的能力将减小。直到达到一个阈值，一旦超过它，复杂性和精确性将互相排斥。模糊集理论：集合讨论一个对象具有某种性质时记作A，不具有这种性质时记作非A，且两者必居其一，决不允许模棱两可，而没有考虑这种性质的程度上
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2023-09-15 22:33:51
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目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的控制原理和工作步骤。首先，我们将介绍模糊控制和神经网络控制的基本原理，然后介绍如何将这两种控制策略结合起来实现更好的控制
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2023-09-21 20:45:57
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本发明涉及模糊神经网络BP训练过程中的步长优化方法，属于优化算法领域。背景技术：模糊神经网络是模糊系统同神经网络相结合的产物，作为模糊系统，能够很好地描述不确定信 息或定性的知识，能充分利用已有的知识来设计系统结构和配置初始值，且现在已能直接从检测数据中提 取模糊规则来初始化参数；作为神经网络，能利用BP算法进行自学习，并已证明能以很好的精度逼近期 望的模型。因此被广泛应用于智能控制与软测量建模等
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2023-08-23 12:16:10
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临近春节没啥事做，突然想起前两年未完成的模糊神经网络，当时是学了一段时间，但是到最后矩阵求偏导那块始终不对，最后也不了了之了，趁最近有空，想重新回顾回顾，看看会不会产生新的想法。经过不断尝试后，竟然达到了想要的效果，所以简要记录一下留个笔记。以下内容只讲干货，不玩虚的。0 引言 模糊神经网络结合了模糊控制与神经网络两者的优点，不仅具备对非线性、时变、模型不完全系统的控制，同时还具备很好的自学
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2023-09-08 14:44:44
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自适应模糊神经推理系统 人工神经网络有较强的自学习和自适应能力，但它类似一个黑箱，缺少透明度，不能很好地表达人脑的推理功能，而模糊系统本身没有自适应能力，限制了其应用。 自适应模糊神经推理系统(Adaptive Neuro-FuzzyInference System)也称为基于网络的自适应模糊推理系统(Adaptive Network-based
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2023-11-02 11:30:38
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# 实现模糊神经网络的Python代码
## 引言
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现模糊神经网络。作为一名经验丰富的开发者，我将为你提供详细的步骤和代码示例，帮助你理解并实现模糊神经网络。
## 模糊神经网络流程概览
在开始编写代码之前，先让我们了解一下模糊神经网络的实现流程。下面是一个简单的表格，展示了实现模糊神经网络的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---
原创
2024-01-29 10:15:55
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# 模糊神经网络PID控制器
## 引言
在控制工程中，PID控制器是一种常用的控制算法，它可以根据误差信号进行调整，使得系统的输出能够尽量接近期望值。然而，在某些复杂的控制问题中，传统的PID控制器往往无法满足要求。模糊神经网络PID控制器（FNNPID）是一种结合了模糊逻辑和神经网络的控制器，能够更好地应对这些复杂问题。
本文将介绍FNNPID控制器的原理和实现方法，并给出一个简单的代码
原创
2023-11-29 07:54:16
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Audio-visual emotion recognition using FCBF feature selection method and particle swarm optimization for fuzzy ARTMAP neural networks基于FCBF特征选择和粒子群优化的模糊ARTMAP神经网络视听情感识别摘要：人类使用面部、言语和身体手势等多种方式来表达自己的情感。因
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2023-12-15 09:10:10
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浅层神经网络模型python实现 文章目录浅层神经网络模型python实现注：1.准备工作导入需要的包testCases.pyplanar_utils.py导入数据集可视化数据集2. 采用逻辑回归模型分类（可选）3. 采用神经网络模型获取每层size初始化参数前向传播计算函数代价反向传播合成模型预测函数测试模型计算正确率尝试不同layer size（可选）尝试其他数据集 注：数据集及详细讲解请查找
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2023-10-19 12:41:04
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由于模糊控制是建立在专家经验的基础之上的，但这有很大的局限性，而人工神经网络可以充分逼近任意复杂的时变非线性系统，采用并行分布处理方法，可学习和自适应不确定系统。利用神经网络可以帮助模糊控制器进行学习，模糊逻辑可以帮助神经网络初始化及加快学习过程。
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2022-10-18 17:22:00
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Python 深度学习-神经网络入门第一次写博客，也是刚刚接触神经网络的小白，所以想将自己的学习到的一点点知识分享给大家，同时也可以加深对神经网络的理解详细信息语言:python 框架：Keras IDE：jupyter notebook 处理问题：电影评论分类（二分类）、新闻主题分类（多分类）、预测房价（回归问题）一、 电影评论分类（二分类）： 本节使用IMDB数据集，它包含来自互联网电影数据库
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2023-10-16 00:24:22
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图像获取功能：该模块的功能是从图像库中获取图片，获取的图像必须能够在开发环境中可以显示，以便进行图像的处理和识别。图像预处理功能：该模块的功能包括图像光线强弱的补偿，图像的灰度化处理，去噪，均衡化后的直方图，以此达到图像对比后增强的目的。 图像特征提取功能：改模块的功能是在处理后的图像进行训练，然后将训练后的图像的眼睛，鼻子，嘴巴等生物特征提取出来。图像识别功能：该模块部分是将需要进行检测的图
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2023-10-17 23:01:21
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1 简介一种基于模糊小波神经网络的水质评价预测方法,目的在于解决BP神经网络在进行水质预测时收敛速度较慢,逼近效果差,预测结果不精准的问题,以已知水质分析指标个数为,预测指标个数,模糊规则数构建模糊小波神经网络预测模型,模糊小波神经网络预测模型包括输入层,隶属层,模糊规则层,小波层,输出层和解模糊层;对隶属函数参数,小波层的小波参数进行调整,并定义代价函数,使用以梯度下降法为基础的BP算法进行参数
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2023-09-26 06:03:59
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统
1、模糊神经网络的基本形式模糊神经网络有如下三种形式： 1．逻辑模糊神经网络 2．算术模糊神经网络 3．混合模糊神经网络 模糊神经网络就是具有模糊权系数或者输入信号是模糊量的神经网络。上面三种形式的模糊神经网络中所执行的运算方法不同。 模糊神经网络无论作为逼近器，还是模式存储器，都是需要学习和优化权系数的。学习算法是模糊神经网络优化权系数的关键。对于逻辑模糊神经网络，可采用基于误差的学习算法，也即
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2023-05-24 14:49:41
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第一：隶属函数的设计 隶属函数的设计，可以通过模糊编辑器，也可以通过如上的代f (...
原创
2022-10-10 15:28:00
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前两篇文章对多传感融合进行了总结，可以看出，数据融合各种方法之间具有一定的联系。将两种或者两种以上的方法结合起来从而形成新的方法，往往能够得到互相补充的目的，比仅仅使用一种方法得到的结果更优。今天主要讲讲方法结合进行优化，可能方法也比较多，所以举例说明即可。1.融合方法结合-模糊逻辑推理与神经网络相结合
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2023-10-11 14:31:54
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在模糊系统中，模糊集、隶属函数，和模糊规则的设计是建立在经验知识基础上的。这种分析方法存在很大的主观性。将学习机制引入到模糊系统中，使模糊系统能够通过不断学习来修改和完善隶属函数和模糊规则，这是模糊系统的发展方向。模糊系统和模糊神经网络既有联系又有区别，其联系表现为模糊神经网络在本质上是模糊系统的实现，其区别表现为模糊神经网络又具有神经网络的特征。 系统模糊系统神经系统获取知识专家经验算
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2023-11-23 14:53:59
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目录1 控制框图2 概述3 基本原理3.1 一些基本的概念、定义3.2 模糊化3.3 模糊推理3.4 清晰化（解模糊、反模糊化）3.5 模糊PID3.6 使用.fis文件4 利用matlab模糊控制工具箱设计模糊控制器 1 控制框图2 概述模糊控制PID又叫模糊自适应PID，因为三个PID参数能够实时调整。 模糊PID控制，即利用模糊逻辑并根据一定的模糊规则对PID的参数进行实时的优化，以克服传
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2023-10-19 12:14:08
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