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BP神经网络模式识别、函数拟合
- BP神经网络模式识别、函数拟合BP神经网络模式识别、函数拟合BP神经网络模式识别、函数拟合
BP
- MATLAB小程序，实现模式识别中的BP算法，并且附实验结果图。-MATLAB small programs to achieve the BP algorithm for pattern recognition, and the experimental results attached map.
bp
- matlab中应用BP神经网络对模式识别的源码-matlab application of BP neural network for pattern recognition of the source
chap7_2a
- bp网络模式识别仿真实例，包括网络训练程序和网络测试程序-bp
bprecognition
- 采用神经网络实现手写识别的一种方法，建立Bp神经网络，采用快速训练方法，可快速完成一类相关手写字体的模式识别，识别率较高，当字体变化较大识别率降低时，可重新训练具有较强的适应性。实验证实本方法较好实现了手写字符识别，但也存在识别速度较慢，有时训练不收敛等缺点-Handwriting recognition using neural network is a way to establish Bp neural network, using fast training methods, and c
CH2BP2dim2u2a1
- BP算法程序，通过此程序可以很好的对两类模式进行分离。效果明显。-BP algorithm program can be very good through this process to separate two kinds of models. Effect is obvious.
BP-network
- 三层BP神经网络，用于分类和模式识别模型的matlab源程序-Used for lassification problem.
bp
- bp神经网络matlab源程序能够正确实现模式识别，收敛性好-bp neural network matlab source correctly pattern recognition, convergence
BP-neural-network-prediction-method
- 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，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）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
wavelet-BP(matlab)
- 通过小波进行分解、滤波、重构后作为BP神经网络的输入，以此提高BP神经网络的计算精度，用于故障诊断中的模式识别-Through the wavelet decomposition, filtering, reconstructed as BP neural network input, in order to improve the calculation accuracy of BP neural network for fault diagnosis pattern recognition
BP
- BP神经网络，智能控制专业必须要了解的几个基本算法之一。用于系统辨识，模式识别，分类寻优等。-One of several basic algorithm BP neural network, intelligent control professionals must be aware of. For system identification, pattern recognition, classification search Excellence.
BP-Classification
- 基于BP神经网络的模式识别方法，基于简单易懂的特点，同时有助于深刻理解神经网络的学习训练方法。-BP neural network pattern recognition method based on the characteristics of easy to understand, while helping a deep understanding of the neural network learning and training methods.
BP
- 一个简单的BP神经网络实现模式识别。仅供参考-this is bp
BP-neural-network
- BP神经网络的网络模式识别程序包括网络训练程序chap7_2a.m和网络测试程序chap7_2b.m-BP neural network pattern recognition program networks, including network training procedures chap7_2a.m and network testing procedures chap7_2b.m
pso-bp
- 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现
BP-shenjingwangluo
- BP 神经网络算法案例分析（模式识别）简单的程序仿真-BP neural network algorithm Case Studies (pattern recognition) Simple program simulation
BP
- 应用BP神经网络算法实现数字识别的模式识别大作业。-Application of BP neural network algorithm for pattern recognition digital identification big job.
BP神经网络程序
- 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。(It is a multilayer feedforward network trained by error backpropagation algorithm, and is one of the most widely used neural network models. BP networks can learn a
BP神经网络+最小距离分类器
- BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。(BP neural network algorithm, Bayesian minimum distance classifier, can be used for pattern recognition)