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GRNN的数据预测-基于广义回归神经网络货运量预测

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发表于 2023-10-25 15:28 |只看该作者 |倒序浏览
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这段MATLAB代码演示了如何使用Hopfield神经网络来识别数字，包括在噪声环境中的数字识别。通过训练网络，它可以在给定带噪声的输入后，尝试还原为与输入最接近的目标向量，从而进行数字识别。带噪声的输入可以通过对标准数字点阵进行随机翻转来模拟。
+ [, z( A. |) z5 Z
  O& Y; H" U8 Q具体附件内容及代码结果如下，
* R6 F7 M7 V* ^& [& z  U  f% [. g' f) g) V
2 Y' i8 F8 B7 a/ `# H* F( b- D" U' u
+ X1 G0 g( {% o9 x/ B4 Q+ j
/ [- |: d8 r7 H( S7 S
具体代码与代码解释附件如下：
3 ?: W$ v5 o) d6 u' \

VeryCapture_20231025151630.jpg (70.67 KB, 下载次数: 211)

VeryCapture_20231025151630.jpg

VeryCapture_20231025144307.jpg (124.59 KB, 下载次数: 211)

VeryCapture_20231025144307.jpg

案例9 离散Hopfield神经网络的联想记忆—数字识别.rar

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zan
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