基于matlab的数字识别实现算法简洁易懂，这是由matlab的高级的语言所特有的

人脸识别硬件 在FPGA上实现基于人工神经网络的人脸识别

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人工神经网络法预测时用电量，徐志敏，，在生产和生活中，电是人们不可缺少的物质，它对经济和社会起着不可替代的作用。本文给出了预测时用电量的方法，根据城市时段用电

模式识别与神经网络的关系。主要包括：人工神经元模型、神经网络学习方法、前馈神经网络及其主要方法、神经网络模式识别典型方法、Matlab神经网络工具箱介绍及应用。

人工神经网络SOM算法,懂这个的人很有用,希望能给大家帮助

基础论文（发表在《应用软计算》杂志上）： Mathew Mithra Noel, B. Jaganatha Pandian，使用基于新人工神经网络的强化学习方法控制非线性液位系统， 应用软计算，第 23 卷，2014 年，第 444-451 页，ISSN 1568-4946， https: //doi.org/10.1016/j.asoc.2014.06.037。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494614003111 ) 代码演示了复杂非线性系统的 RL 控制。 相互作用的双罐液位系统的状态空间模型可以被不同系统的状态空间模型代替，并且可以调整相同的代码来控制其他非线性系统。 大多数工业过程都表现出固有的非线性特征。 因此，使用线性化模型的经典控制策略在实现最优控制方面是无效的。 在本文中，提出了一

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。

Matlab基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法-基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法.rar 基于Gabor小波变换和人工神经网络的人脸识别方法

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。