基于极限学习机和BP神经网络的半监督分类算法
基于极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）和反向传播（Backpropagation, BP）神经网络的半监督分类算法，旨在结合两者的优势：ELM的快速训练能力和BP的梯度优化能力，同时利用少量标注数据和大量未标注数据提升分类性能。 1. 算法核心思想 1...
基于BP神经网络和小波变换特征提取的烟草香型分类算法matlab仿真,分为浓香型,清香型和中间香型
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.部分核心程序```t1 = clock; %计时开始net = fitnet(54);net.trainParam.epochs = 1000; %设置训练次数net.trainParam.goal = 0.00001; %设置性能函数net.trainParam.show = 1; %每10显示net.trainP...
神经网络分类算法的应用及其实现
神经网络分类算法的应用及其实现 神经网络算法特点 我们知道，深度学习的本质就是神经网络算法（深度学习是神经网络算法的一个分支）。理论上来说，在数据量和隐藏层足够多的情况下，神经网络算法能够拟合任何方程（函数）。神经网络算法是一种具有网络结构的算法模型，这决定了它具有非常好的延展性，通...
神经网络分类算法原理详解
正向传播 （forward-propagation）：指对神经网络沿着输入层到输出层的顺序，依次计算并存储模型的中间变量。 反向传播 （back-propagation）：沿着从输出层到输入层的顺序，依据链式法则，依次计算并存储目标函数有关神经网络各层的中间变量以及参数的梯度。反向传播是一种计算神经网络参数梯度的方法 神经网络分类算法原理详解 ...
基于卷积神经网络的分类算法
基于卷积神经网络的分类算法应用机器学习模型采用卷积神经网络，部署在Web环境中，通过Fashion-MNIST数据集进行模型训练和改进，实现网页端服装类别精准识别。运行环境在Windows系统中下载Anaconda，下载地址为：https://www.anaconda.com/。本项目采用Python 3.6版本，完成Anaconda的安装并配置好环境变量，也可以下载虚拟机在Linux环境下运行....
卷积神经网络分类算法的模型训练
卷积神经网络分类算法的模型训练启动Web服务器、应用使用说明和测试结果示例。模型创建与编译原VGG-16模型要求输入224×224×3的图片，限于GPU的计算能力，选择将28×28×1的数据集图片大小重置为56×56×1，由此计算出进入第一个全连接层的图像尺寸为7×7×256；最后一个全连接层输出值设为类别数量10。按设计好的参数定义模型结构，代码如下：为了评估实际情况和预测情况的差距，引入相对....
基于Python实现DNNBP神经网络对不同圆的分类算法
classification_BPNeuralNetwork 本文介绍了通过 Python 实现 BP 神经网络分类算法，对不同半径的圆进行多分类（3 分类），特征即为圆的半径。 输入层 12 节点，一个 6 节点的隐藏层，输出层 3 个节点。 1.目标通过 BP 算法实现对不同半径的圆的分类。2.开发环境IDE：PyCharm 2018.3.3(Community Editi...
Python 实现BP 神经网络分类算法，根据鸢尾花的 4 个特征，实现 3 种鸢尾花的分类
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据iris_data_cluster_sklearn.py 需使用....
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