这是人工神经网络我们的作业，如果想学习人工神经网络这门课的话，可以看看，都是用MATLAB做的

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合

为了求解有限时域最优控制问题, 自适应动态规划(ADP) 算法要求受控系统能一步控制到零. 针对不能一步控制到零的非线性系统, 提出一种改进的ADP 算法, 其初始代价函数由任意的有限时间容许序列构造. 推导了算法的迭代过程并证明了算法的收敛性. 当考虑评价网络的近似误差并满足假设条件时, 迭代代价函数将收敛到最优代价函数的有界邻域. 仿真例子验证了所提出方法的有效性.

详细介绍了风电功率预测现状，并详尽介绍了风电功率预测的方法，及其原理和建模方法，推荐！

基于人工神经网络(ANN)技术,采用MATLAB作为开发平台,建立了激光熔覆参数与熔覆层特征及性能之间的关系模型。模型以激光功率、扫描速度、光斑直径、涂层成分配比作为输入参数,以熔覆层硬度、熔覆层宽度和高度作为输出参数,对熔覆层的特征与性能进行了预测。结果表明,该模型的平均误差较小,网络训练后检验精度较高,具有较好的预测能力。该模型能够用于预测铝合金表面激光熔覆层的特征与性能。

人工神经网络技术及其应用 人工神经网络技术及其应用. 中国知网下载的，，，，，，，

mk matlab代码基于人工神经网络的前向建模 这是 Moghadas JAG 2020 论文的配套 MATLAB 代码（请参阅下面的参考资料）。 此代码包含以下脚本： MK_ANN_Data：读取训练模型和拆分数据用于 ANN 训练的程序。 ANN_Training：训练 ANN 以创建代理正向建模的程序。 模拟：从基于 ANN 的前向模型计算 EMI 前向响应的程序。 参考 Moghadas, D., Behroozmand, AA, Christiansen, AV, 2020，使用基于神经网络的正向求解器进行土壤电导率成像：应用于大规模贝叶斯电磁反演，应用地球物理学杂志，DOI：10.1016/j.jappgeo。 2020.104012 接触 Davood Moghadas () 艾哈迈德。 A. 贝鲁兹曼 ()

摘要：人工神经网络作为人工智能的分支，在模式识别、分类预测等方面已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题。然而随着人工智能的发展，神经网络的自主性特征学习

工神经网络训练所包含的运算量随着网络中神经元的数量增多而加大，对于神经元较多的网络训练 很耗时。提高人工神经网络训练速度的一个方法是对训练算法优化以减少计算量。由于人工神经网络训练算法 包含大量的矩阵和向量运算，如果把优化的算法用运行在GPU上的OpenCLC语言实现，则训练速度相比传统 基于CPU计算的实现会提高很多。从硬件的并行计算能力着手，以RPROP算法为例，对其运行在GPU上的 OpenCLC语言实现作一些研究。

神经网络 使用OpenCL模拟人工神经网络。