四、灰色人工神经网络人口总量预测模型及应用摘要：针对单一指标进行人口总量预测精度不高的问题，基于灰色系统理论和人工神经网络理论，用1990年至2004年中国人口总量序列建立并训练一个多指标的灰色人工神经网络人口总量预测模型。对2005年至2007年的人口总量进行检验性预测，结果表明灰色人工神经网络模型大大提高了预测精度。关键词：人口总量；灰色系统；BP人工神经网络；灰色人工神经网络模型引言：本文从
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2024-03-12 20:34:46
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【数学建模】（二）：数据处理方法：灰色预测+MATLAB神经网络模型+插值与拟合数据处理方法灰色系统模型神经网络模型MATLAB函数相关介绍网格初始化函数网络训练函数网络泛化函数神经网络的拟合神经网络的分类插值一维插值反距离权重发（IDW） 数据处理方法灰色系统模型原始数据必须等时间间距。处理思路：首先对原始数据进行累加，弱化原始时间序列数据的随机因素，建立微分方程。 最终模型式子。 昂，，不想
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2023-11-09 06:44:21
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文章目录灰色预测模型相关基本概念GM(1,1)模型的使用步骤GM(1,1)模型的拓展模型GM(1,1)模型的注意事项BP神经网络预测模型的注意事项 灰色预测模型相关基本概念系统的分类：白色系统：系统的信息是完全明确的。灰色系统：系统的部分信息已知，部分信息未知。黑色系统：系统的内部信息完全未知。灰色预测概述：对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对一定范围内变化的、与时间有关的灰色
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2023-08-14 15:21:13
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1.项目背景灰狼优化算法(GWO)，由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。灵感来自于灰狼群体捕食行为。优点：较强的收敛性能，结构简单、需要调节的参数少，容易实现，存在能够自适应调整的收敛因子以及信息反馈机制，能够在局部寻优与全局搜索之间实现平衡，因此在对问题的求解精度和收敛速度方面都有良好的性能。缺点：存在着易早熟收敛，面对复杂问题时收敛精度不
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2023-12-28 16:07:52
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文章目录灰色预测模型GM数学模型和原理GM(1,1)模型的评价和检验※ 什么时候用灰色预测？灰色预测的例题BP神经网络神经网络介绍例题一：辛烷值的预测例题二：神经网络在多输出中的运用预测模型的建议 灰色预测模型GM数学模型和原理灰色模型（1阶1变量）是如何推导的： 矩阵求导：GM(1,1)模型的评价和检验拓展的GM(1,1)模型※ 什么时候用灰色预测？灰色预测的例题可以先对模型代码思路打一个草稿
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2024-03-13 21:28:47
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神经网络的参数主要有两大块，一是各神经元之间连接的权重参数，而是表示各功能神经元阈值的偏置参数。通过对损失函数使用梯度下降法，可以找到最优的权重和偏置参数，使得损失函数达到极小。神经网络原理介绍（以二层神经网络为例）如上图所示，一个简单二层神经网络包含输入层、隐层和输出层。输入的数据乘以第一层权重参数矩阵后，到达隐层，经隐层的激活函数作用后，乘以第二层权重参数矩阵后到达输出层，经输出层的激活函数处
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2023-08-09 17:40:40
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零基础，手把手教你第一个神经网络，只需三步！这篇文章只是为你扫清障碍代码还是要自己打一遍，才会发现各种报错。参数要自己调试一遍。才能体会神经网络的神奇。准备工作：1、第一个人工神经网络实现目标：识别数字，让计算机学会识别如下数字，2、数据集：需要下载train set和test set两个数据集。数据分析：每一行代表一个手写数字。每行第一列是这个数字的值，从第二列开始代表像素值。3、编程语言pyt
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2023-10-29 21:55:25
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关键字：python、pybrain、神经网络时间：2016年12月前言pybrain，一个基于python的神经网络库。代码# -*- coding: utf-8 -*-
from pybrain.datasets import SupervisedDataSet
from pybrain.supervised.trainers import BackpropTrainer
from pybra
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2023-07-02 14:28:57
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一、BP神经网络这里介绍目前常用的BP神经网络，其网络结构及数学模型如下：x为 n 维向量， y 为 n 维向量，隐含层有 q 个神经元。假设 N 有个样本数据，??,??,?=1,2,…?{y(t),x(t),t=1,2,…N}。从输入层到隐含层的权重记为： ???(?=1,2,..,?,?=1,2,…?)W_ki (k=1,2,..,q,i=
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2023-07-06 14:59:24
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一、神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 图1 神经网络构造的例子（符号说明：上标[l]表示与第l层；上标（i）表示第i个例子；下标i表示矢量第i项)图2 单层神经网络示例 神经元模型是先计算一个线性函数（z=Wx+b
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2023-07-03 16:47:50
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在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念，本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络，并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现，包括以下内容：神经网络权值的初始化正向传播误差评估反向传播更新权值主要是根据反向传播的4个基本方程，利用Python实现神经网络的反向传播。初始化首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork,class NeuralNetwork:
def
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2023-06-16 09:23:02
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灰色系统的定义社会、经济、农业、工业、生态等许多系统，是根据研究对象所属的领域和范围命名的。在控制理论中，人们常用颜色的深浅形容信息的明确程度，如用“黑”表示未知信息，用“白”表示信息完全明确，用“灰”表示部分信息明确、部分信息不明确。相应地，信息完全明确的系统称为白色系统；信息完全不明确的系统称为黑色系统；部分信息明确、部分信息不明确的系统称为灰色系统。对另一类系统诸如社会系统、农业系统、生态系
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2024-04-23 09:10:25
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深度神经网络算法，是基于神经网络算法的一种拓展，其层数更深，达到多层，本文以简单神经网络为例，利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数，文章最后，基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序，并对异或运算和0-9字符集进行预测。一、问题引入 利用如下图像结构，通过训练集对其参数进行训练，当有新的测试数据时，通过更新函数，获得正确的预测值，更新函数方程为： Oij
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2023-09-29 19:40:40
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文章目录前言灰色预测灰色关联度比较灰色关联度案例灰色预测模型累加累减加权邻值生成灰色模型ＧＭ(1,1)模型推导灰色预测示例题目解题级比检测累加处理带入模型算a b误差运算代码关联代码预测代码总结 前言本片博文只是一篇笔记博文，略有不当之处请务必多多指正！望各位大佬不吝赐教！灰色预测何为灰色预测，这个历史就不多说了。我们更加关心的是这个玩意他能够干什么，适合那些方面的预测，以及相关的原理是什么？对
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2024-01-11 15:08:50
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《python神经网络编程》一书给出了训练集，识别图片中的数字。测试集的链接如下： https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.csv为了方便，这只是一个小的测试集，才10个。 训练集链接：http
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2024-01-24 13:22:57
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导读：神经网络接受输入图像/特征向量，并通过一系列隐藏层转换，然后使用非线性激活函数。每个隐藏层也由一组神经元组成，其中每个神经元都与前一层中的所有神经元完全连接。神经网络的最后一层（即“输出层”）也是全连接的，代表网络的最终输出分类。人工智能常用的十大算法 人工智能数学基础（一） 人工智
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2023-11-27 10:11:23
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图神经网络GNN学习笔记：图的理论1. 图的概述2.图的基本类型2.1 有向图和无向图2.2 非加权图与加权图2.3 连通图与非连通图2.4 二部图2.5 邻居和度2.6 子图和路径2.7 有向图连通性2.8 最短路径和图直径2.9 度中心性2.10 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）2.11 中介中心性（Betweeness Centrality）2.12 接近
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2023-09-05 09:48:35
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BP神经网络相关概念什么是神经网络？ 神经网络是由很多神经元组成的，用个比较粗浅的解释，可能不太全面科学，但对初学者很容易理解： 我们把输入数据，输进去神经网络这些数据的每一个都会被乘个数，即权值w，然后这些东东与阀值b相加后求和得到u上面只是线性变化，为了达到能处理非线性的目的，u做了个变换，变换的规则和传输函数有关 可能还有人问，那么那个阀值是什么呢？简单理解就是让这些数据做了个平移，这就
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2023-09-28 13:31:40
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经过一段时间的沉淀，楼主终于写出了一份自己比较满意的代码(其实还有很多瑕疵挑战着楼主的强迫症) 这份实现并非只是一个网络，而更像是神经网络库 大家可以使用它对每一层的封装建立自己的神经网络 代码链接:https://github.com/Wchenguang/ShadowNet 简单的介绍： 1.总体上的架构是，将全连接层，输出层进行封装，同时引入了connector的数据结构，用于连接两层，使用
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2023-09-17 20:26:43
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著名的人工智能软件都有什么？信息化社会，机器逐渐渗透到我们生活每个角落，彻底改变了我们的生活、工作和娱乐方式。从最小的Siri等语音助手，到行为算法、搜索算法，再到自动化汽车飞机驾驶。以上成就虽然已经足以让我们十分惊喜，但是这类人工智能技术仍处在起步阶段。但许多人所称或所理解的的人工智能未必如此，因为许多都是基于预定义的多面输入或用户行为的响应算法。通俗点讲，一个真正的人工智能系统是一个可以自己学
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2023-08-27 10:01:03
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