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基于神经网络的图像识别程序
- 基于神经网络的识别程序，程序采用三层BP网络训练，采用了普通定义中加入动量因子的训练法，精确度很高。-based on neural network identification procedures, procedures adopted a three-tier network training BP, with its definition of momentum into the training factor, a high degree of precision.
基于RBF神经网络的CPI预测
- 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法，根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系，应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究，把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度更高，结果令人满意。
对sinx在区间 内采样数点作为BP神经网络训练
- （1）对sinx在区间 内采样数点作为BP神经网络训练样本，然后利用该训练好的网络输出sinx的值。 （2）将函数换成 ， ，重复（1）的实验。
BP神经网络训练示例
- 用于BP神经网络训练的实例，已检查，可很好运行，欢迎下载
BP神经网络非线性系统建模
- 基于BP神经网络的非线性系统函数拟合算法,分为BP神经网络构建,BP神经网络训练和BP神经网络预测.
经典神经网络训练程序
- 比较经典的BP神经网络训练程序，详细介绍了训练程序的流程，注释清晰，语言通俗，适合初学者
bp.pso.rar
- 标准BP神经网络算法程序：动量BP算法程序：％ 调用 TRAINGDX 算法训练 BP 网络 粒子群优化神经网络源程序,The standard BP neural network algorithm procedure: momentum BP algorithm procedure: TRAINGDX called BP network training algorithm particle swarm optimization neural network source code
BP
- 误差逆向传播反馈BP网络，在VC++6.0环境下编译，包括1、界面程序；2、BP神经网络训练程序；3、BP神经网络预报程序；4、BP神经网络说明程序；5、测试范例。-Reverse the spread of error feedback BP network, in VC++6.0 compiler environment, including one, the interface procedures 2, BP neural network training procedures 3,
2008101523144260
- 一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2. 适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m； 二、用GA先求BP网络的权重，再用纯BP直接训练BP的混合GA－BP算法 主程序：gabpfault.m 它包括以下子程序： 1. 网络初始化：nninit.m――给出P，T，
BP
- 简单实用的BP神经网络训练测试程序，稍加改进就可以使用-Simple and practical training of BP neural network testing procedures can be used to improve a little
BP
- PSO训练BP网络的代码，训练样本被抽去了-PSO training BP network code, training samples were removing the
BP
- 神经网络——BP算法源码的C环境实现，用它可以训练样本数据-Neural network- BP algorithm of the C-source environment to achieve, it can be trained with sample data
bp
- c语言编写的基于BP神经网络的对图像车辆分类，其中图像特征提取是用图像不变矩，给出了图像不变矩的样本数据和验证数据.rar-err
bp.example
- 采用动量梯度下降算法训练BP网络，采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络-Gradient descent algorithm using momentum BP network training, using two training methods, namely, LM optimization algorithm (trainlm) and Bayesian regularization algorithm (t
Bp
- BP网络实现建模,用户界面友好，展示出训练误差、回想误差、测试误差曲线-Bp net is used to model
BP
- matlab BP网络测试和训练都在里面-matlab BP network testing and training both inside
BP神经网络训练和测试
- 三个程序，其中包括如何确定隐层节点数，BP神经网络训练和神经网络测试，替换相关数据即可使用。
BP网络
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法（梯度法），通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input layer）、隐层(hide layer)和输出层(outpu
BP网络训练 (2)
- 主要用于在给定教师样本及一系列参数的情况下对人工神经网络的初始化训练，(Training BP networks)
MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）
- 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。(This project is based on Matlab bp neural network Handwritten digit recognition system. With GUI human-computer interactive interface. Read in the