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两个文件 主程序 微粒群优化的神经网络 子程序 适应度函数，可修改

三层 BP 网络能逼近任意的非线性函数, 并已成功地应用于非线性系统的辨识[1] 。由于在进行非线性系统辨识时的在线学习算 法是在每一时刻采集一个样本进行训练, 因此, 若训练速率小, 则训练过程相对稳定, 但耗时长; 若训练速率大, 则会引起学习模型 的振荡, 即碰到极小点也可能会很快跳出, 特别是当噪声存在时, 就振荡得更剧烈, 往往达不到必要的精度, 并影响辨识的速度。

Matlab有关利用遗传算法优化bp神经网络得源程序-abbr_c703e479d91dd8bf7da9f2c2c7f98d20.rar 有关利用遗传算法优化bp神经网络得源程序中得有关初始化函数编写

神经网络是近年来受到国内外广泛关注的高新技术，不同科学的科技人员对其进行了深入的研究，并取得了许多有价值的研究成 果，利用BP网络实现图像质量评价，选取图像的几个特征向量作为BP网络的输入。一般BP的输入都是数值组成的。文中提出的用BP神经网 络作图像识别的方法，不对图像作特征提取，直接把图像数据作为神经网络识别器的输入。文章最后用Python完成了网络的训练与测试，并 给出了试验结果。结果表明，不作特征提取的神经网络图像识别系统具有很强的抗干扰能力。

【图像识别】基于BP神经网络的手写字体识别matlab源码含GUI界面.md

利用BP算法逼近函数f=-1.*x.*(x.^2-3.2.*x+2.89).*(x-3)/2;的matlab代码。

车牌识别是电子警察系统重要的功能模块, 字符识别是车牌识别的关键步骤。目前，BP（Back Propagation）人工神经网络因其优越的性能而广泛应用到车牌识别中，但是BP神经网络在局部极值、假饱和、收敛速度缓慢等方面存在着不足。针对这些局限性，从网络的层数、节点数、动量项、学习因子方面进行分析和改进，构建了一个优化的BP人工神经网络，进行字符识别。仿真结果表明，该优化的识别算法识别准确率高，具有良好的识别性能。