开发项目：模拟退火算法解决函数y=x*sin(10*x*pi)+2最优值问题 开发步骤： 输入：温度T、退火控制参数k、初始点x0 输出：最优的自变量值、最大/最小值 （1）给定初始值温度T，退火控制参数k=0.99，初始点x0(该点为随机选择点),并计算f(x0) （2）随机产生扰动r=(2*rand-1)*delt;新点x1=x0+r,同时计算f(r)、f(r)-f0 (3)Metropolis准则，若f(r)-f0>0,接受该点（更新x0），且接受概率为p=exp(-(f(r)-f0)/T)； 若p>r(r为0-1上的随机数)，接受该点（更新x0），否则放弃该点 （4）执行降温操作：T=T*k;返回（2）继续 （5）执行上述步骤，结束

此资源包括给出BP神经网络、LVQ神经网络在人脸识别中的应用，分别得出训练和预测的精度，明显的可以看出LVQ神经网络在人脸识别中的识别率更高！

BP神经网络与RBF神经网络 一：神经网络的背景知识 二：BP神经网络 三：RBF神经网络 四：两种神经网络的比较 人工神经网络（Artificial Neural Network ）是基于仿生学理论上的对人脑某些已知结构的模仿。它将人脑的神经元连接方式加以抽象。用大量的神经元节点组成一个庞大的神经网络，从而实现数据的非线性处理，以及复杂的逻辑运算。 正因为人工神经网络是对生物神经网络的模仿，它具有一些传统逻辑运算不具有的优点。主要包括：

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计算机视觉-BP学习MATLAB源码 BP算法就是目前使用较为广泛的一种参数学习算法. BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。 BP算法是建立在BP神经网络（多层前馈网络）上的一种算法，它根据神经网络的路径进行一层一层的运算，这个运算包括信号的正向传播和误差的反向传播两部分。

BP神经网络matlab实例(简单而经典)

遗传算法优化BP神经网络参数，附带数据data.mat，已调整好参数，对百量级测试集进行预测，errorsum基本在7以内

内包含基于SVM的粒子群算法来处理乳腺癌的分类预测，其中首先用到了特征提取方法进行特征提取，然后再进行了分类预测。 本程序调用libsvm,使用该代码时，首先需要配置libsvm函数包。

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