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bp神经网络的车辆分类
- 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。-based BP neural network image of the vehicle classification, Feature Extraction which is the same image moments, the image is unchanged Moments sample data and test data.
基于C/C++环境下的模糊神经网络源程序
- 我这里有一个基于C/C++环境下的模糊神经网络源程序，用于训练神经网络并可更改样本实现你所需的功能，希望和大家一起分享-I have here on a C / C under the FNN source, used to train the neural network may vary sample implementation of the function you need, and hope to share with everyone
BP神经网络源程序
- 基于C开发的三个隐层神经网络，输出权值、阈值文件，训练样本文件，提供如下函数：1）初始化权、阈值子程序；2）第m个学习样本输入子程序；3）第m个样本教师信号子程序；4）隐层各单元输入、输出值子程序；5）输出层各单元输入、输出值子程序；6）输出层至隐层的一般化误差子程序；7）隐层至输入层的一般化误差子程序；8）输出层至第三隐层的权值调整、输出层阈值调整计算子程序；9）第三隐层至第二隐层的权值调整、第三隐层阈值调整计算子程序；10）第二隐层至第一隐层的权值调整、第二隐层阈值调整计算子程序；11）第一
BP神经网络源程序及训练样本
- 人工神经网络\\神经网络的程序和训练数据 解压缩后可以运行的-ANN \\ neural network training procedures and decompress data after the run
Matlab实现基于神经网络的文字/字母识别
- 程序运用于MATLAB，实现了神经网络的文字识别，目前是对英文字母，当然对汉字要难些，而且可能会不是特别准确（因为需要训练的样本多了）。
根据鸢尾花多组数据先训练网络再对样本进行测试
- 基于BP神经网络，根据鸢尾花多组数据先训练网络再对样本进行测试，给出分类结果,Based on BP neural network, in accordance with multiple sets of data iris network before training again for testing classification results are given
rbfd
- 基于径向基的神经网络程序。根据目标函数获得样本输入输出-Based on radial basis neural network procedures. According to the objective function to obtain a sample input and output
单层神经网络矩阵改进
- 基于Matlab编程，实现人工神经网络对经典三种鸢尾花数据的分类，利用Matlab矩阵运算的优势，对全部样本进行同时训练，具有很好的输出结果(An Artificial Neuron Network which accomplishes classifying three kinds of flower)
GA-BP神经网络应用实例之MATLAB程序
- 使用MATLAB编写的GA-BP神经网络，可进行多组数据处理 % gap.xls中存储训练样本的原始输入数据 37组 % gat.xls中存储训练样本的原始输出数据 37组 % p_test.xls中存储测试样本的原始输入数据 12组 % t_test.xls中存储测试样本的原始输出数据 12组(MATLAB implementation of the GA-BP neural network,% gap.xls stored in the training sample of the
神经网络 训练识别
- 1.先打开一幅图片然后按照顺序灰度化、二值化、灰度拉伸、车牌定位、二值化、倾斜校正、字符分割、训练神经网络、识别字符。 2.测试图像存储在当前目录的img下。 3.测试集、训练集、目标向量均存储在img下的文本文件中。(1. First open a picture and then follow the sequence of grayscale, binary, grayscale stretching, license plate positioning, binarization, ti
BP神经网络未优化
- 根据输入输出样本训练BP网络，达到一定精度，使用此网络进行预测(According to the input and output samples, the BP network is trained to achieve a certain precision, and the network is used to predict the network)
BP神经网络在大型斜拉桥工控制中的应用研究
- 研究BP神经网络在实际生活的应用，对其中的一个参数抽取样本仿真。(The application of BP neural network in real life is studied, and the sample simulation of one parameter extraction is studied.)
bp神经网络
- 根据Ecotect 模拟的12种不同的建筑形状进行能量分析，数据集包括768个样本和8个特征属性，旨在预测房屋的热负荷和冷负荷。BP神经网络(According to the 12 different building shapes simulated by Ecotect, we carry out energy analysis. The dataset includes 768 samples and 8 characteristic attributes, aiming at predi
卷积神经网络
- 建立卷积神经网络；使用训练样本对卷积神经网络进行训练；使用测试样本对卷积神经网络进行测试；卷积神经网络的前向计算过程；计算目标函数值，以及目标函数对权值和偏置的偏导数；更新网络的权值和偏置。(A convolutional neural network; convolutional neural network is trained using the training samples; test the convolutional neural network using the test s
基于数据数量对支持向量机和BP神经网络性能分析
- 不同样本数量支持向量机和BP神经网络性能分析对比(Performance analysis of neural network)
BP神经网络预测
- BP神经网络是目前较为简单的预测算法，但是需要要有足够的样本，本例使用神经网络算法，两步预测(BP neural network is a relatively simple prediction algorithm at present, but it needs enough samples. This example uses neural network algorithm and two-step prediction.)
采用BP神经网络进行非线性预测
- 该代码包括单隐含层BP和双隐含层BP。建立基于BP神经网络的预测模型，对数据进行随机排列，选取训练样本和测试样本，训练样本训练网络，测试样本进行验证(The code includes single hidden layer BP and double hidden layer BP. Establish a prediction model based on BP neural network, arrange the data randomly, select training sample
BP神经网络股票预测
- 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 RBF神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing price as output. The
BP神经网络股票预测
- 分别采用BP网络和RBF网络进行数据预测 在600085这个数据表中，以XZSLX综合作为输入，以收盘价作为输出 以前595个数据作为训练样本，后100个数据作为实际输出。 通过训练数据建立模型，最终输出100个预测的股票收盘价。 将预测的收盘价和实际的收盘价进行对比并求取误差，从而判断所建立模型的准确性。 BP神经网络调用newff函数实现。(In the data table of 600085, XZSLX synthesis is used as input and closing pr
基于BP神经网络的色空间转换
- 本案例为基与bp神经网络对pantone色卡中RGB空间向Lab空间转换的源码，并已经调试成功输入层输出层函数与神经元个数。附加功能：直接得出各色块的Eab色差已经测试样本与预测样本的相关系数。经多次实验，相关色差在2~3之间，低于CIE认可标准：4，相关系数达到0.96以上，可以准确预测绝大多数色块，用于色彩管理建模。(This case is for color space converting(RGB Space to Lab Space) You can master how to u