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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 |正序浏览
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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。
8 m$ D5 w) q+ H2 W9 H! A
1 O) f* f/ ^) m8 M" o具体附件内容及代码结果如下,
* D  o( ]$ ]6 q' X( Z0 N+ H4 Z: m- a4 U3 S$ [5 V0 p, C7 q" ]
5 ^0 Q. y/ w; @' O- |( o

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具体代码与代码解释附件如下:2 Z  h/ C! _2 t  B$ g8 O

VeryCapture_20231025151630.jpg (70.67 KB, 下载次数: 215)

VeryCapture_20231025151630.jpg

VeryCapture_20231025144307.jpg (124.59 KB, 下载次数: 214)

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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