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。

流失预测 使用人工神经网络的客户流失预测 问题陈述 任务是预测某个客户是否会放弃公司。 也就是说，要预测“客户流失”属性。 通常，为每个客户国家/地区提供的信息帐户长度区号电话国际计划VMail计划VMail消息日间日间通话日间收费夏娃·明斯平安夜电话夏娃冲锋夜分钟夜间通话夜间收费国际分钟国际通话国际收费客户服务电话搅拌？ 内容 数据探索 数据预处理 训练模式 可视化模型

输出函数分析 应该将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内 可以用其它的函数作为激活函数，只要该函数是处处可导的   0.5 f ′(net) 0.25 o 0 1 1 （0,0.5）  net （0,0） o

基于FPGA的Alexnet局部响应归一化函数实现，邱宇，别红霞，凭借低基于FPGA的Alexnet局部响应归一化函数实现基于FPGA的Alexnet局部响应归一化函数实现功耗和并行计算的特性，FPGA实现Alexnet前向网络成

matlab精度检验代码ANN MNIST分类器（从头开始） 用于人工神经网络分类的MATLAB代码。 该ANN只能有一个隐藏层。 该网络是从头开始编码的，这意味着它不使用MATLAB Deep Learning Toolbox之类的东西。 我这样做是因为我想了解ANN背后的所有数学原理。 另外，从头开始编写所有代码使我能够进行细微的更改，这些更改在使用框架时可能会很困难。 对这个项目的提交很少，因为我决定在完成后将其添加到GitHub。 运行代码 只需按下运行按钮（f5），即可运行网络。 我建议使用ctrl + enter逐节运行它，因为您可能不希望它每次都作图。 另一个原因是存在pooling.m替换了主代码的DATA INITIALIZATION部分。 如果要最大程度地合并输入数据，请运行pooling.m，然后逐节运行主代码（ANN_mnist.m），跳过第一节。 代码流 首先，代码从两个csv文件读取数据。 一种用于训练数据。 一种用于测试数据。 然后制作目标矩阵，并对输入数据进行归一化并以零为中心。 接下来，创建权重矩阵，并初始化网络的许多超参数。 最终，使用随机后裔来训练