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bp算法用于模式识别 评分:

BP神经网络算法用于模式识别,可以识别A_Z字母在有噪声干扰下的正确结果

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2015-04-06 上传 大小:2KB
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MATLAB应用BP神经网络对英文字母的识别

MATLAB应用BP神经网络对英文字母的识别,含有源代码。

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BP算法实现数字识别

BP算法实现实现数字的智能识别,正确率较高!基于改进的BP算法

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bp算法用于模式识别

BP神经网络算法用于模式识别,可以识别A_Z字母在有噪声干扰下的正确结果

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BP算法C程序

BP算法的c语言实现,能够用于模式识别,数据挖掘,对初学者有帮助。

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基于SVM 与遗传算法的非线性模式识别

】设计了一种支持向量机的模型结构,以遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,并将其用于非线性 模式识别,该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样适用有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设 计方法与BP误差回传网络算法,通过实例验证其识别效率达10o% 。

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基于改进BP神经网络的控制的图模式识别系统

提出一种基于激励函数参数可调和动态阈值的改进 BP 神经网络控制图模式识别算法,并优化 Monte Carlo 工序数据模拟方法,使样本数据更具与实际生产数据相同的质量特性。根据改进后的网 络参数迭代公式,将预处理后的样本数据作为输入对该神经网络识别器进行训练,训练结果用于生 产过程的控制图模式识别。改进 BP 神经网络识别器的拓扑结构简单,在保证识别精度的前提下,提 高识别速度,改善神经网络的泛化能力。最后,通过计算机模拟和生产现场应用验证该算法的可行 性。

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感知器算法

1. 感知器算法 感知器算法是通过训练模式的迭代和学习算法,产生线性可分的模式判别函数。感知器算法就是通过对训练模式样本集的“学习”得出判别函数的系数解。在本次实验中,我们主要是采用硬限幅函数进行分类。 感知器的训练算法如下: 设输入矢量 , 加权矢量 ,则神经元 的输出可通过下式来计算 (1) 这里对于训练结束我们判断的依据是实际输出值与理想预期值之间误差的均方值最小。定义 它的均方值记作 ,令 , 则可以推出 (2) 可证存在最佳的加权矢量 ,使 达到最小。解得

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粒子群算法与神经网络算法结合的matlab程序

粒子群优化算法是一种新颖的仿生、群智能优化算法。该算法原理简单、需调整的参数少、收敛速度快而且易于实现,因此近年来粒子群算法引起了广大学者的关注。然而到目前为止粒子群算法的在理论分析和实践应用方面尚未成熟,仍有大量的问题需进一步研究。本文针对粒子群算法易出现“早熟”陷入局部极小值问题对标准粒子群算法进行改进并将改进的粒子群算法应用于BP神经网络中。本文的主要工作如下:本文首先介绍了粒子群算法的国内外的研究现状与发展概况,较系统地分析了粒子群优化算法的基本理论,总结常见的改进的粒子群优化算法。其次介绍了Hooke-Jeeves模式搜索法的算法分析、基本流程及应用领域。针对标准粒子群优化算法存在“

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BP神经网络图像压缩原理

BP神经网络的代表者是D.Rumelhart和J.McCelland,“反向传播(backpropagation)”一词的使用出现在1985年后,它的广泛使用是在1986年D.Rumelhart和J.McCelland所著的Parallel Distributed Processing这本书出版以后。BP神经网络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梯度下降法,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

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BP神经网络的C++源码

用于模式识别的神经网络后向传播算法!阈值和权重的修正采用的是梯度下降法。

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具有输入平移改正层的BP神经网络设计

人工神经网络不需要对所解决问题进行建模,能以任意精度逼近任一连续可微函数.广泛用于数据预测,模式识别,在测绘领域,可用于变形监测,GPS卫星定位,坐标转换,遥感图像分类.<br> 本文设计了一种新型的BP神经网络模型并给出了训练算法,这种BP人工网络的输入层和第一隐藏层之间的权阵值具有连续性,实验表明,这种新型的BP人工神经网络在处理具有移位的信号时具有良好的表现.<br> 文章内容主要是介绍了BP人工神经网络的基本概念,给出新型人工神经网的模型并推导了及其训练公式,最后给出并分析了实验结果.<br>

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[MATLAB智能算法30个案例分析].史峰

1 基于遗传算法的TSP算法(王辉) TSP (旅行商问题—Traveling Salesman Problem),是典型的NP完全问题,即其最坏情况下的时间复杂性随着问题规模的增大按指数方式增长,到目前为止不能找到一个多项式时间的有效算法。遗传算法是一种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法的做法是把问题参数编码为染色体,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。实践证明,遗传算法对于解决TSP问题等组合优化问题具有较好的寻优性能。 2 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法(史峰) 遗传算法

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《MATLAB R2016a神经网络设计与应用28个案例分析》随书代码

目录 第1章线性神经网络的工程应用 1.1系统辨识的MATLAB实现 1.2自适应系统辨识的MATLAB实现 1.3线性系统预测的MATLAB实现 1.4线性神经网络用于消噪处理的MATLAB实现 第2章神经网络预测的实例分析 2.1地震预报的MATLAB实现 2.1.1概述 2.1.2地震预报的MATLAB实例分析 2.2交通运输能力预测的MATLAB实现 2.2.1概述 2.2.2交通运输能力预测的MATLAB实例分析 2.3农作物虫情预测的MATLAB实现 2.3.1概述 2.3.2农作物虫情预测的MATLAB实例分析 2.4基于概率神经网络的故障诊断

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大型网页游戏架构书

一地图管理:(MapManager 包) 这个包下有很多的类用于地图上的管理。包括基础类Map,功能加载地图, Map 类下有以下的方法: 实现方案: 方案1.元素构成的地图 二.道具管理(ItemManager 包) 这个包是负责角色的使用物品包括道具(),武器(攻击) ,装备(防御) 三.声音管理(SoundManager 包) 这个包负责声音的特效,加载,卸载,场景音乐播放停止暂停,调整音量大小, 获取音量大小,还有一些显示的问题 四.角色管理(CharacterManager) 这个包负责创建不同的主角和配角,包括创建角色,设置角色属性,获取角色属性, 删除角色,分派角色的常见行为和

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基于手机的跌倒监测系统

跌倒监测系统用于跌倒识别,并在跌倒后通过报警缩短救援时间,以达到减小跌倒危害的目的。在人口老龄化和空巢化的背景下,开展老年人跌倒监测研究,具有重要的社会意义。本文根据四个经常用于佩戴手机的部位(前胸、侧腰、后腰和大腿)设计实验和算法,实现了基于手机的跌倒监测软件及其后台服务器,以应用于跌倒识别和跌倒后报警。论文主要包括三个部分: 第一是实验设计。首先将人体活动模式分类,再设计实验的活动模式并组织实验,包括实验设备的选定、实验场地的布置、实验对象的选择和具体的实验步骤等,最后将传感器节点布置于四个经常用于佩戴手机的部位进行实验,该实验产生了设计和检验跌倒监测算法的原始数据。 第二是算法设计。在对

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数据挖掘论文合集-242篇(part1)

EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OPERATIONBY FORECASTING COMPENSATORY CONTROL TECHNIQU

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