结构化感知器进行中文切词，自然语言处理

针对现有的利用非线性滤波算法对神经网络进行训练中存在滤波精度受限和效率不高的缺陷, 提出一种基于容积卡尔曼滤波(CKF) 的神经网络训练算法. 在算法实现过程中, 首先构建神经网络的状态空间模型; 然后将网络连接权值作为系统的状态参量, 并采用三阶Spherical-Radial 准则生成的容积点实现神经网络中节点连接权值的训练. 理论分析和仿真结果验证了所提出算法的可行性和有效性.

模式识别实验报告 1、最大最小距离聚类法 2、K-均值聚类法 3、感知器算法 4、最小均方误差算法

模式识别与机器学习感知机算法python实现，PLA，POCKET，代码实现与实例解决。题目分析。

我几年前做的多层感知器的Verilog实现（源代码注释为西班牙语）

example4_1~example4_7为【单层感知器相关函数详解】中各个实例对应的代码脚本。 perception_hand.m为【单层感知器应用实例】手算部分的代码，修改后用于线性不可分问题的代码为perception_hand_un.m。 使用工具箱函数的代码为perception_fcn。共12个文件，

该项目研究了图神经网络在电力系统分析中的应用。 它旨在比较图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP) 模型在相同模型复杂度下的性能。 代码是在 Jupyter Notebook IDE 中使用 pytorch 框架开发的。 神经网络（NN）的最新进展框架被称为图神经网络（GNN），在电力系统中，电网可以被表示为一个具有高维特征和总线之间相互依赖关系的图，为电力系统分析提供更好的机器学习状态，在GNN框架中整合电网拓扑结构用于电力流的应用。 在电网中，总线可以被看作是节点，而线可以被看作是边。节点的特征是电压、电压角、有功功率和无功功率，而线路的特征可以是线路电流和线路电阻。 Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）

模式识别课程设计报告、课程实验报告 个人从网上找的资料然后运行、截图并总结。希望对大家有用。 声明：手写数字识别系统没有程序，因为我们的老师没要求我们写程序。但网上这种代码很多，很容易找到。

1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。 2实验要求 1）从iris数据的每个样本中取出三个特征作为分类特征，并且将样本点画出； 2）从每个类别的数据中抽取45个样本作为训练样本，5个样本作为测试样本， 3）用感知器批处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 4）用感知器单步处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 5）用多类分类器的逐步修正的方法对三个类别进行分类，写出每个类别的判别函数，画出分类面 6）将测试样本分别应用在分类器上，对测试样本进行判别，将判别结果进行显示。

利用BP算法实现简单的多层感知器网络，用于实现非线性不可分模式的分类问题，以及非线性函数逼近问题。