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基于BP神经网络的手写体数字识别程序，使用matlab开发-based Neural Network handwritten numeral recognition, the use of Matlab development
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MATLAB 神经网络用于数字识别源程序 手写数字识别，有图例，大家可以看看,MATLAB neural network to identify the source for digital handwritten numeral recognition, there are legends, we will look at
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针对10个手写数字的识别问题，设计了一个BP神经网络，使它能够正确识别10个数字。-Against the 10 handwritten numeral recognition problem, a BP neural network is designed so that it can correctly identify the 10 digits.
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图象处理 模式识别 多种分类方法(最临近匹配分类器、Bayes分类器、线性函数分类、非线性函数分类、神经网络分类)识别0-9数字 手写数字与数字图片,包括设计训练样品库、可以选择多种分类器来识别识别0-9这十个阿拉伯数字，包括临时手写的数字，也包括图片中的数字
-Pattern recognition image processing a variety of classification (the most close to matching classifier, Bay
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用matlab实现的神经网络经过训练，实现手写数字是别的-Using matlab neural network trained to achieve something else handwritten digits
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用于手写数字的识别，用Matlab编程，里面有数字样本和程序，用神经网络进行训练，已经运行成功。-For recognition of handwritten digits, Matlab programming, which has digital samples and procedures for training the neural network, has been run successfully.
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基于Bayes和神经网络的手写体数字识别程序(matlab)-Handwritten numeral recognition program based on Bayes and neural network(matlab)
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基于matlab，利用BP神经网络对手写数字进行识别。-Based on matlab, use BP neural network to recognize handwritten numbers.
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手写体数字识别的程序，用了三种方法，贝叶斯，最近邻和BP神经网络，用MATLAB编写的，算法简单易懂，结构清晰-Handwritten digital recognition procedures, using three methods, Bayesian, Nearest Neighbor and BP neural network, written in MATLAB, the algorithm is easy to understand, clear structure
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BP神经网络实现手写数字识别matlab实现(Matlab implementation of handwritten digit recognition based on BP neural network)
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BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
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