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说明：玻尔兹曼机（英语：restricted Boltzmann machine,BM）是一种可通过输入数据集学习概率分布的随机生成神经网络。BM是一种对称耦合的随机反馈型二值单元神经网络，由可见层和多个隐层组成，网络节点分为可见单元(visible unit)和隐单元(hidden unit)，用可见单...

说明：ofdm系统仿真 含16qam调制 fft 加窗 加cp等模块，实现了对10个数字音的识别程序最小均方误差（MMSE）的算法，基于K均值的PSO聚类算法,最终的权值矩阵就是滤波器的系数，经典的灰度共生矩阵纹理计算方法。

说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：一种简单的模糊神经网络，主要是用来练习如何设计模糊神经网络的。可用于simulink仿真，其中的主要参数如权值w，中心值c，宽度sigma 均能迭代更新。

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