BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

(运用BP神经网络识别26个英文字母源代码

BP神经网络实例及代码分析(python+tensorflow)

基于MATLAB的遗传算法的参考代码程序

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且

天牛须优化算法及其对BP神经网络的优化。

BP神经网络用于模式分类和函数拟合，代码质量高，可运行，有注释。

基于BP神经网络原理，针对数据当中所需的分类需求进行开发的小程序，具备一定的直到作用。

利用遗传算法对BP神经网络进行了优化，避免陷于局部最优解。直接修改data数据

训练BP神经网络，对输入的蓝色车牌图像进行识别。