针对一些基于混沌的图像加密算法中存在密钥与明文不相关, 混沌序列存在周期性等问题, 提出新的加密方案. 首先基于明文图像和哈希函数SHA-384产生Lorenz混沌系统的初值, 控制混沌系统产生混沌序列, 然后引入人工神经网络对混沌序列进行训练以消除其混沌周期性, 输出新的序列. 使用新的序列对明文图像进行置乱和扩散操作, 完成加密. 实验结果表明, 该算法提高了密文的安全性, 增大了密钥空间, 同时能抵抗各种攻击方式.

快速人工神经网络库FANN快速人工神经网络（FANN）库是一个免费的开源神经网络库，它在C中实现了多层人工神经网络，同时支持快速人工神经网络库FANN。一个免费的开源神经网络库，该库在C语言中实现了多层人工神经网络，同时支持完全连接和稀疏连接的网络。 支持定点和浮点的跨平台执行。 它包括一个易于处理培训数据集的框架。 它易于使用，用途广泛，有据可查且快速。 绑定到超过15个程序分钟

温度预测是当今世界最重要和最具挑战性的任务之一。 温度预测是气象学家试图预测未来某个时间的大气状态。 本文介绍了使用历史数据集进行天气预报的研究。 由于大气格局是复杂的非线性系统，传统方法效率不高。 人工神经网络是解决此类问题的一种有影响力的方法。 提议的人工神经网络通过应用不同的传递函数、隐藏层和神经元来预测一年 365 天的温度来评估开发模型的性能。 用于适当模型选择的标准是均方误差 (MSE)。 与类似的研究相反，论文中建议的数据模型和工作流程产生了较小的 MSE（即更准确的结果），同时降低了计算复杂性（即更好的性能）。

matlab股票预测代码股市预测 使用人工神经网络分析和预测股市 ＃描述 Code 文件夹包含 3 个文件，CHO（包含用于训练神经网络的股票市场数据的数据文件），MATLAB_CODE（.m 文件，这是要在 MATLAB 环境中执行的实际 MATLAB 代码），errperf （删除一些错误的 .m 文件）。所有这些文件都需要存在于同一个文件夹中，一旦 MATLAB_CODE.m 文件被执行，需要选择“添加到路径”，神经网络训练工具打开并epochs(training) 需要一些时间才能完成。因此可以使用 nntrain 工具箱查看结果图。

语音识别ANN的实现 使用人工神经网络实现语音识别。 使用语言：Python 您需要numpy和scipy才能使其正常工作。 可以识别的词：“ Apple”，“ Banana”，“ Kiwi”，“ Lime”，“ Orange” ＃如何添加新词 在Audacity或任何音频处理软件中记录您的新单词。 将采样率设置为44100Hz，然后导出到.wav文件。 最好录制许多来自不同扬声器的样本，以提高准确性。 将wav文件放入training_sets目录。 将您的wav文件重命名为您要添加的单词+ -sample_index（例如：hello-1.wav，hello-2.wav）。 这样，特征提取器以后就可以轻松地在文件中进行迭代。 在featureExtractor.py中，将新单词附加到单词数组。 运行featureExtractor.py。 将在mfccData文件夹中生成

人工神经网络学习C#demo 和源码，网上找了很久才找到的

本书论述了遗传算法与人工神经网络的基本原理，设计与实现方法及其在压力管网最优化领域中的应用，主要内容包括：遗传算法基本原理与设计　，单亲遗传算法，树神经网络优化设计，环状管网的遗传优化设计及其应用等，可供高等院校有关专业的师生，科研人员、工程技术人员学习参考。

哈尔滨工程大学精品课程神经网络课件，详细讲解了前向神经网络、递归神经网络和神经网络实现，有神经网络入门的数学基础的讲解

清华大学人工神经网络ppt,以及李亚非老师的神经网络教程的ppt

分析了煤矿通风机的常见故障,在介绍BP神经网络原理和算法的基础上,建立了基于BP神经网络模型的通风机故障诊断模型,并应用数学软件MATLAB中的神经网络工具箱实现了通风机不同故障状态的识别。研究结果表明,该方法能准确地诊断通风机的故障类型,具有简单、准确的特点,为实现煤矿通风机的故障预警和保障煤矿的安全生产具有指导意义。