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BPC
- C语言编写的BP神经网络算法，通用性比较强，读着只需要在使用时改掉几个传递参数即可调用
yu
- 1-10孤立数字的识别（BP算法），本人用的是LPC进行特征参数提取，用BP进行训练识别
HandwrittenDigitRecognitionBasedOnBPNeuralNetwork.
- BP神经网络，是利用人工智能的方法，训练权值，建立模式识别的模型。本程序，采用三层神经网络，对隐层的节点个数使用经验公式，对其他的参数设置也进行了优化，实现了手写数字的识别，
HandwrittenDigitRecognitionBasedOnBPNeuralNetwork.
- 详细说明了如何实现基于bp神经网络的手写数字识别。神经网络对于参数的设置是敏感的，尤其是隐藏层的单元个数，本文列出了一系列bp神经网络的应用的参数设置。结果表明，可以实现较好的模式识别功能
BPbeyes
- 基于BP算法的贝叶斯网络参数学习， 实现了图形话的节点表示和样本生成， 图形话的结果分析
bp_pid01
- 一个用bp 来优化pid 参数的matlab 源程序。
bp_Beer
- 用BP神经网络进行对啤酒质量的识别，各个参数可以自己进行修改。
afs1
- 人工鱼群算法（AFSA）是2002年李晓磊提出的基于鱼群行为的寻求全局最优 的新型搜索策略，该算法具有较优的全局收敛能力及较快的寻优速度。本文首次将 人工鱼群算法应用于人工神经网络的学习，形成了人工鱼群神经网络模型，通过与 BP算法、模拟退化算法、进化算法训练的人工神经网络进行比较，验证了人工鱼群 神经网络在全局寻优能力上的优势，进而利用人工鱼群神经网络进行电力系统短期 负荷预测，建立了人工鱼群神经网络预测模型。为了进一步提高算法的稳定性，以 及求得全局最优值的能力，文中
mybp
- 利用C＋＋语言开发的BP算法，并将其封装在类中，用户可以自己设定参数，实现对BP网络的训练。-use C + + language BP algorithm, which is encapsulated in class, users can set their own parameters to achieve BP network training.
ANN
- 实验使用BP神经网络来逼近一个较复杂的正弦函数，并观察BP神经网络的各个参数对BP神经网络的影响.-Experimental use of BP neural network to approximate a more complex sine function, and to observe the parameters of BP neural network on the impact of BP neural network.
psoyouhuannyj
- 基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文 摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训
CHAP4_3
- 基于BP神经网络的PID参数自整定的研究 是M文件，控制效果非常好-Based on BP Neural Network PID parameter self-tuning of the Study are M documents, control has very good results
ga_bp
- 基于gaot工具箱优化BP以实现数据拟合。在nninit.m中修改数据存储的路径以及隐含层节点数的设置（S1），遗传算法与bp的参数修改在ga_bp.m中进行。-Toolbox gaot Optimize based on BP in order to achieve data fitting. At nninit.m modify the path of data storage as well as the hidden layer nodes of the set (S1), geneti
MATLABandB
- Matlab中BP神经网络的构建和初始化训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一个颟顸每层神经元个数的数组。第三个参数是包含每层用到的转移函数名称的细胞数组。最后一个参数是用到的训练函数的名称。 -matlab bp
fadongjiMBP
- 伺服电机的神经网络参数自整定程序，利用BP误差反向传播算法改变PID 控制参数以获得优越的控制效果-Servo motor parameters of the neural network self-tuning procedures, the use of error back-propagation algorithm BP to change PID control parameters for superior control
NND11GN
- 一个改进的BP算法的实验的matlab源码，用于体验各参数变化对算法收敛性的影响-An improved BP algorithm matlab source of experiments for the experience of each parameter change on the impact of the convergence algorithm
CHAP4_3
- 采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。-We apply the learning algorithm of BP neural network to the PID control,
Tripleinvertedpendulumweightedfuzzyneuralnetworkco
- 为了提高三级倒立摆系统控制的响应速度和稳定性,在设计Mamdani 型模糊推理规则控制器控制倒立摆系统稳定的基础上, 设计了一种更有效率的基于Sugeno 型模糊推理规则的模糊神经网络控制器。该控制器使用BP 神经网络和最小二乘法的混 合算法进行参数训练,能够准确归纳输入输出量的模糊隶属度函数和模糊逻辑规则。通过与Mamdani 型控制器的仿真对比, 表明该Sugeno 型模糊神经网络控制器对三级倒立摆系统的控制具有良好的稳定性和快速性,以及较高的控制精度。-In order to
Code
- 自编BP神经网络解决XOR问题，用到自己提出的参数调整方案。-matlab
bpAnn
- 利用物体的几何特征参数，和bp神经网络实现分类。-The use of the geometric characteristics of object parameters, and the realization of bp neural network classification.