基于MATLAB的交通标志识别（选颜色定位，分割，bp神经网络方法识别，可模板，sift，svm等方法识别）

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

自己编的MATLAB前馈型神经网络算法，直接点击运行就可以用了，可以自己学习哦！

BP神经网络模型Python代码

bp神经网络BP神经网络的logsig函数和其导数函数.m

基于分词与BP网络的文本分类 首先下载整个文件，BP文本分类-语义特征提取.rar主要存放了相关的数据集 代码主要包括： 1.特征提取 首先对文本信息进行分词处理，采用基于字符串匹配的方法： 依次截取一到多个词，并与字典库进行匹配。如二狗，如果匹配到字典中有这个词，则将其分为一个词；发现字典中没有与之匹配的，则说明这个不是一个词语，进行顺序操作， 2.得到分词后的文本之后，就是转换成数字编码，因此电脑没办法识别汉字。这一部分叫特征表示，即用数字的方式表示中文文本，采用的方法是基于词带模型的特征表示 3.通过2我们将文本表示成了数字，但是这样的表示通常都是稀疏的，为此我们利用降维方法，消除掉这些冗余特征。 4. 文本分类，采用的就是bp网络（1）如pca的降维数，维数过高，包含冗余数据，过低又会删除掉重要信息。（2）bp网络结构的调整，如隐含层节点数，学习率等

bp神经网络matlab仿真，可以直接运行

In matlab, the optimization process based on BP neural network combined with genetic algorithm includes the problem description of text documents.

基于BP神经网络的Al2O3-TiC复合陶瓷刀具力学性能预测，谷美林，高洁，针对复合陶瓷刀具材料的力学性能受很多因素影响的情况，利用人工神经网络的BP算法，结合MATLAB神经网络工具箱，建立了Al2O3-TiC复合陶�

net=init(net); net=newff([-1,1],[10,6,1],{'tansig','logsig','purelin'},'traingdm');