matlab神经网络目前有什么具体的实际应用可以做分类，可以做预测。做分类：比如有苹果，香蕉。将苹果是圆的，甜酸的。香蕉是长的，甜的。告诉神经网络，让其学习。以后你在给神经网络两个输入（是圆的，甜酸的），神经网络就告诉你这是苹果。做预测：比如近一年股市数据给神经网络，训练后。神经网络会预测接下来一段时间的走势。matlab神经网络目前有什么具体的实际应用人工神经网络研究目前主要分两类：理论研究和应用研究。 理论研究方面，①利用神经生理与...
概率神经网络主要是用来做什么的？作用：这种网络已较广泛地应用于非线性滤波、模式分类、联想记忆和 概率密度估计当中。 概率神经网络是由Specht博士在1989年提出的，它与统计信号处理 的许多概念有着紧密的联系。当这种网络用于检测和模式分类时，可以 得到贝叶斯最优结果。它通常由4层组成。第一层为输入层，每个神经 元均为单输入单输出，其传递函数也为线性的，这一层的作用只是将输 入信号用分布的方式来表示。第二层称之为模式层，它与输入层之间...
谁能说一下“感知器神经网络的应用”？常用神经网络模型及其应用评述 神经网络是由大量处理单元（神经元）互相连接而成的网络，实际上ANN并不完全模拟了生物的神经系统，而是一种抽象、简化和模拟。神经网络的信息处理通过神经元的相互作用来实现，知识与信息的存贮表现在网络元件互连的分布式结构与联系，神经网络的学习和识别各神经元连接权系数的动态演化过程。实践中常用的基本神经网络模型有：感知器神经网络、线性神经网络、BP神经网络、径向基神经网络、自组...
人工神经网络的应用人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。是处理非线性系统的有力工具。 它是物流合作伙伴选择方法中合作伙伴选择的神经网络算法的另一种名称。它是20世界80年代后迅速发...
神经网络算法可以解决的问题有哪些人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元...
用MATLAB与BP神经网络法处理15组数据,共60个数据,需要多长时间训练时长取决于训练算法、训练目标、样本数量和网络规模。你的样本只有15组，数量较少，一般几秒钟就能训练完成。 若从速度的角度出发，人脑神经元之间传递信息的速度要远低于计算机，前者为毫秒量级，而后者的频率往往可达几百兆赫。但是，由于人脑是一个大规模并行与串行组合处理系统，因而，在许多问题上可以作出快速判断、决策和处理，其速度则远高于串行结构的普通计算机。人工神经网络...
求一个学习人工神经网络的方法，，神经网络，你先学好高数里的很多级数，如泰勒展开式，傅里叶级数，洛朗级数等这些级数对现实模型都有逼近作用，神经网络最初都是单神经元，如果你对泰勒展开时比较深刻了之后，你就可以很轻松的证明单层感知器的数学动力学原理，之后学习多层感知器的概念无非只是加入欧式空间的概念，在低位高度非线性的模型，在高纬上线性化，到这里理解后，后面的神经网络学习在理解上就很轻松了，现在的书的确都写的很糟糕，神经网络最好和函数逼近空间...
目前已有多种神经网络训练方法用神经网络的学习算法很多 ， 根据一种广泛采用的分类方法 ， 可将神经网络的学习算法 归纳为 3 类 。 一类是有导师学习 ， 一类为无导师学习 ， 还有一类是灌输式学习 。 ~如果你认可我的回答，请及时点击【采纳为满意回答】按钮 ~~手机提问的朋友在客户端右上角评价点【满意】即可。 ~你的采纳是我前进的动力 ~~O(∩_∩)O，记得好评和采纳，互相帮助，谢谢。人工神经网络是怎么学习的呢1、神经网络的结构（...