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

神经元大汇总集合了网路上各种对于Matlab神经网问题的研究与总结，很适合初学者学习。

matlab bp神经网络激活函数的代码DeepLearning_BP_5 bp算法lab5音频识别 实验5-手写数字到语音转换器 信息 课程：了解深度神经网络 老师：张艺 学生： ID： 档案文件 lab5.m该实验主要过程的MATLAB代码文件。 fc.m用于前馈计算的MATLAB代码文件。 bc.m用于向后计算的MATLAB代码文件 mnist_small_matlab.mat手写数字数据集的MATLAB数据文件 audio/[0-9].wav数字标准音频的WAVE文件 指示 在fc.m和bc.m实现前向计算和后向计算。 您可以根据程序需要更改界面。 例如，您可能希望传递一个函数句柄以指定激活函数。 该过程与实验4相似。您可以整体或部分输入图像。 目标从数字标签更改为音频波。 而且您现在还没有准确性。 音频波是浮点小数的序列，范围为[-1,1]。 我们已将每个音频剪切为相同的长度（2983）。 音频文件的采样率为4000。 您可以在MATLAB中使用audioread()来读取音频文件。 您可以在MATLAB中使用soundsc()播放音频波。 有关这些功能的更多详细信息，请参见

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

为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能，引入“拟伪偏导数”概念，给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式，并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点，提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明，该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性。

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');