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Matlab 下 BP 神经网络的举例及详细说明。美国大学的一个实验。 虽然是 PDF文件，但程序可以直接粘贴下来运行。,The process to train and test a designed MLP neural network :
1) We make training patterns and test patterns.
2) A network architecture should be defined by newff MATLAB function with th
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采用MATLAB实现Hopfield神经网络算法，并用其来进行字符识别。实验包括单个噪声字符的识别和多个噪声字符的识别两部分。并从这两方面对实验数据进行了分析与对比。-Hopfield neural network implementation using MATLAB algorithm, and use it to carry out character recognition. Experiments included a single noise, character recogniti
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三层前馈神经网络的BP算法。程序具有以下功能：
（1） 允许选择各层节点数；
（2） 允许选用不同的学习率η；
（3） 能对权值进行初始化，初始化用[-1、1]区间的随机数；
（4）允许选用单极性和双极性两种不同Sigmoid型转移函数。
-Three-tier feed-forward neural network BP algorithm. Procedures have the following functions: (1) allows to choose the
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基于bp神经网络的数字识别系统-Number recognition system based on the BP Artificial Neural Network
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图像聚类程序源码，运行正常，能实现数字图像、图形的聚类；同时，还采用了多种方法实现，有距离法，神经网络法等，值得参考-Image source clustering procedures, operating normally, to achieve digital images, graphics cluster At the same time, also adopted a number of ways to achieve, a far cry from the law, such a
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MATLAB 神经网络用于数字识别源程序，可以很好的识别数字，Digits Recognition有说明-MATLAB neural network for digital identification of the source code, you can identify the number of good, Digits Recognition described
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这是《精通VC++数字图像模式识别技术及工程实践[第2版]》光盘源代码，其中包括EM算法、fisher判别函数、HMM隐马尔科夫模型、BP神经网络、小波变换、alpha-beta剪枝、A*算法等，还包含几个纹理分析、人脸定位、字符识别、车牌号识别、8数码、黑白棋、离线/在线签名等实例，因此对于学习模式识别、人工智能的朋友们都大有裨益。光盘中的素材请见另外一个资源。-This is " proficient in VC++ Digital Image Pattern Recognitio
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MATLAB 神经网络用于英文字母图像和数字的识别源程序-MATLAB neural network for images and the number of letters of the alphabet to identify the source
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rbf神经网络故障诊断程序如果其他会员下载一次您上载的源码，您的可用下载数就会增加1次-rbf neural network fault diagnosis procedures for other members to download if you upload a source code, your number will be available to download increased 1
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基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码，其中包含BP pid，CMAC PID,RBF PID，BP数值逼近算法，BP预测控制以及模糊PID。-Matlab-based environment for the preparation of a number of neural network PID control and fuzzy PID control of the source code, which includes BP pid, CMAC PID,
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倒立摆是一种复杂、时变、非线性、强耦合、自然不稳定的高阶系统，许多抽象的控制理论概念都可以通过倒立摆实验直观的表现出来。基于人工神经网络BP算法的倒立摆小车实验仿真训练模型，其倒立摆BP网络为4输入3层结构。输入层分别为小车的位移和速度、摆杆偏离铅垂线的角度和角速度。隐含层单元数16个。输出层设置为1个输出单元。输入层采用Tansig函数，隐含层采用Logsig函数，输出层采用Purelin函数。用Matlab 6.5数值计算软件对模型进行学习训练，并与线性反馈控制逻辑算法对比，表明倒立摆控制B
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有关人工神经网络学习过程中的一些心得和体会，分为第一部分和第二部分，初学者可用！-The artificial neural network learning process in a number of ideas and experience, is divided into Part I and Part II, beginners are available!
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利用神经网络智能识别技术，识别车牌号吗，效果明显-Neural network intelligent recognition technology to identify license plate number you, obvious effect
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在本讲义中，我们将着重讲述一些数学建模中常用的算法，包括神经网络算法、遗传算
法、模拟退火算法和模糊数学方法。用这些算法可以较容易地解决一些很复杂的，常规算法很难解决的问题。-In this lecture, we will focus on about a number of commonly used mathematical modeling algorithms, including neural network algorithm, genetic algorithm
Meth
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^^ number recognition neural network
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文章展示了一种新的方法用于功率系统中短期负载预测。提出的方案使用混沌时间序列分析基于确定性混沌去捕捉复杂的负载行为特征。确定性的混沌允许我们重构一个时间序列并决定输入的变量个数。这篇文章描述了混沌时间序列对日间功率系统峰值的分析。确定性混沌的非线性图形通过多层感知器的神经网络得到。提出的方案在一个例子中具体阐述。-This paper presents a new approach to short-term load forecasting in power systems. The
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基于神经网络的车牌识别matlab源码,利用给定的车牌图像库中（在指定的文件夹之中），任意选择其中的多副车牌图像，对其中包含的数字（0～9）或英文字符（A～F）进行手工提取训练。-License plate recognition based on neural network matlab source code, the use of a given license plate image library (among the specified folder), choose one of
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神经网络，它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。-Neural network, it is a neural network model of animal behavior characteristics, the distributed parallel algorithm for information processing model. This network
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神经网络的结构选4-5-3，学习速率为0.28，惯性系数为0.04，加权系数初始值取-0.5-0.5上的随机数。-4-5-3 neural network structure selection, the learning rate is 0.28, the inertia coefficient is 0.04, the initial value of weighting factor to take-0.5-0.5 the random number.
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本文在了解神经元和BP算法的基础上，使用MATLAB软件作为开发工具建立BP神经网络模型，重点研究了BP神经网络结构设计的原理和方法，包括影响BP神经网络训练能力的因素，以及这些因素如何影响BP神经网络的性能；改变不同参量，对比实验数据，总结各个参量对BP神经网络的影响。从而寻找最佳的BP神经网络模型。本文还对一些其他的神经网络算法进行了总结和介绍。- In this paper , based on understanding of the neuronal model and learni
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