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人工神经网络
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NeuroSolutions人工神经网络

多年来,类神经网络已经广泛用来解决发生在商业、研究及工业环境中的数据模型化问题。而这些问题,大多数可以分成四种主要类型: 分别为预测,分类,函数逼近及数据探勘。从1995年开始,Neurosolution在这方面扮演重要角色,以辅助解决在这方面领域之问题,并开发PC平台,让用户更容易使用,并让此卓越之技术扩展至全球各地。Neurosolution是一个高度图形化类神经发展工具,可以让你根据你的数据来创建合适之神经网络。。这个顶尖的软件运用先进的学习步骤结合了模块化界面设计,提供一个强而有力且具弹性之工具,可以让你针对特殊问题来设计一个最好的神经网络解决方案。不管你是在发展类神经网络的应用,研究新的类神经模型,或者是开发新的类神经网络方面,你都可以使用NeuroSolutions来解决你的数据模块问题。

最新的技术
NeuroDimension与世界知名的佛罗里达大学计算类神经工程学研究所有紧密的关联。这使得在使用NeuroSolutions的软件工程师能够将现阶段最顶尖的类神经科技结合在这个软件中。以下是在NeuroSolutions中可得到的最常被运用的类神经类网络结构与学习方法。

Neural Architechtures(类神经结构)

  • Multilayer Perceptron(MLP)
  • Generalized Feedforward
  • Modular
  • Jordan/Elman
  • Self-Organizing Map (SOM)
  • Principal Component Analysis (PCA)
  • Radial Basis Function (RBF)
  • Probabilistic Neural Network (PNN)
  • General Regression Neural Network (GRNN)
  • Time Delay Neural Network (TDNN)
  • Time-Lag Recurrent Network (TLRN)
  • Recurrent Network
  • Neuro-Fuzzy (CANFIS)
  • Support Vector Machine (SVM)

    Learning Methods(学习方法)

  • Backpropagation
  • Backpropagation through Time (BPTT)
  • Recurrent Backpropagation
  • Conjugate Gradients
  • Teacher Forcing/Iterative Predication
  • Unsupervised Learning
  • Hebbian
  • Ojas

     

     


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