基于bp神经网络的数字识别的matlab实现.pptx
胜利****实阿
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基于bp神经网络的数字识别的matlab实现主要内容1.课题研究背景1.1.数字识别发展现实状况2.图像预处理3.模式识别3.2.BP神经网络3.2.1.BP算法多层感知器正向过程梯度下降(gradientdecent)法Case1:输出层权值修正Case2:隐层权值修正3.2.2.BP算法过程3.2.2.BP算法过程3.3BP神经网络设计与训练4.仿真试验识别效果5.总结
基于matlab的bp神经网络应用.doc
基于MATLAB的BP神经网络应用目录TOC\o"1-2"\h\z\uHYPERLINK\l"_Toc232108456"1绪论PAGEREF_Toc232108456\h1HYPERLINK\l"_Toc232108457"1.1人工神经网络的研究背景和意义PAGEREF_Toc232108457\h1HYPERLINK\l"_Toc232108458"1.2神经网络的发展与研究现状PAGEREF_Toc232108458\h2HYPERLINK\l"_Toc2
基于matlab的bp神经网络应用.doc
基于MATLAB的BP神经网络应用目录TOC\o"1-2"\h\z\uHYPERLINK\l"_Toc232108456"1绪论PAGEREF_Toc232108456\h1HYPERLINK\l"_Toc232108457"1.1人工神经网络的研究背景和意义PAGEREF_Toc232108457\h1HYPERLINK\l"_Toc232108458"1.2神经网络的发展与研究现状PAGEREF_Toc232108458\h2HYPERLINK\l"_Toc2
BP人工神经网络和matlab实现.pptx
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BP神经网络的改进和MATLAB实现.pptx
改进BP神经网络与MATLAB实现江西师范大学.6.111:BP神经网络概述2:BP神经网络标准训练学习3:在MATLAB软件上运行几个程序4:基于Levenberg-Marquardt算法学习优化(阻尼最小二乘法)5:基于蚁群算法初始权值优化6:经过4和5优化后仿真试验(发动机性能趋势分析和故障诊疗中应用)7:总结多元函数图示多元函数图示BP神经网络模型BP神经网络模型网络结构输入层有n个神经元,隐含层有p个神经元,输出层有q个神经元变量定义输入向量;隐含层输入向量;隐含层输出向量;输出层输入向量;输出