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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。
9 W. a6 ~$ X' H1 k( K' J/ z2 ]# d& m1 e) @' \& O0 J
具体附件内容及代码结果如下，" G8 K& L' D5 D% R- e: s
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3 R* Y; c3 Z, @& C

% M$ R( Z  n% Y( ^9 J具体代码与代码解释附件如下：' F2 {- R( X! J7 N0 a8 N* c

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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