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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。
: |8 h0 J8 G+ Z1 G8 k' }8 g' }5 X& j1 E" _5 h- f' o
具体附件内容及代码结果如下，
3 ~1 H' i4 ^! a; s* p3 I) w; D' L) U% P
5 }$ z7 @4 x' H8 v6 e

" O0 O& b) Q, y# d" `0 q% @, K" `3 h4 ]. M) g, ]& g. j( }* `: L$ `
具体代码与代码解释附件如下：( V$ \6 j. C) Q6 r7 y5 x) G; f

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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zan
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