模式识别高分课程设计，利用BP神经网络对0-9的手写数字图像数据进行分类。 图像数据存放在Img的文件夹中，0-9每个数字各有55个样本，共550个图像样本数据。文件中的all_data.mat是为了对这些图像数据全部提取到MATLAB的工作区中，以便于MATLAB对数据的处理。载入后是一个4维的900×1200×10×55的阵列，900×1200为每一张图像的尺寸/分辨率，10指的是为0-9的10类图像，55是每一类的样本数目； 代码中有详细注释，整个过程分为：①载入图像数据；②裁剪图像的无效信息；③特征选择和提取；④特征预处理；⑤划分数据集；⑥网络训练；⑦网络测试；⑧用户验证过程 网络经多次测试后对训练样本和测试样本的分类准确率均在95%以上，MATLAB自建BP神经网络，代码每个过程都有注释详解，有利于读者对BP神经网络有更好的把握。 在用户验证过程中，向客户提供验证端口，读者在读懂代码的基础上，可以继续在此做一个UI界面或者接口，作为课程设计的话将会更加完善。

该软件包使网络设计人员能够构建、模拟和定制他们自己的神经网络。 它支持递归和非递归网络架构。 每个层都包含为一个单独的子类（例如，lconv 是卷积层，llstm 是长短期记忆层），因此使研究人员能够创建自己的自定义层并将其合并到网络架构中。 提供了两个应用示例（手写数字识别和语音识别）。

emd的matlab代码详解使用 Apache MXNet 的循环神经网络 在我们之前的笔记本中，我们使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的深度学习技术来对 和 进行分类。 尽管 CNN 是一种强大的技术，但它无法从音频和文本等输入序列中学习时间特征。 此外，CNN 旨在学习具有固定长度卷积核的空间特征。 这些类型的神经网络称为前馈神经网络。 另一方面，循环神经网络（RNN）是一种可以学习时间特征的神经网络，比前馈神经网络具有更广泛的应用。 在本笔记本中，我们将开发一个循环神经网络，用于预测给定前一个单词或字符的单词或字符的概率。 几乎我们所有人的智能手机上都有一个预测键盘，它可以为超快速打字提示即将出现的单词。 循环神经网络使我们能够构建类似于 SwiftKey 的最先进的预测系统。 我们将首先介绍前馈神经网络的局限性。 接下来，我们将使用前馈神经网络实现一个基本的 RNN，它可以很好地了解 RNN 的工作原理。 之后，我们将使用 MxNet 的 gluon API 设计一个具有 LSTM 和 GRU 层的强大 RNN。 我们将使用这个 RNN 来生成文本。 我们还将讨论以下主题

前馈网络反向传播算法的实例，三输入两输出

针对传统控制理论的缺陷，提出了PID神经元网络及其控制系统，并介绍了其研究和应用。

使用 MATLAB 软件和 Open CV 开源库搭建实现 A-PCA+BP神经网络的人脸识别系统，系统能够实时检测人脸与识别。

som matlab代码cpp-lvq 介绍 CppLVQ是学习矢量量化分类算法的C ++实现。 根据维基百科： LVQ可以理解为人工神经网络的特例，更确切地说，它应用了赢家通吃的基于Hebbian学习的方法。 它是自组织图（SOM）的先驱，与神经气体和k最近邻居算法（k-NN）有关。 LVQ由Teuvo Kohonen发明。 为什么？ 我发现LVQ既高效又易于理解。 我以前的实现是用Java编码的，但是没有我想要的那么好。 但是，它仍然比MATLAB的实现更快，更准确。 我决定这样做的主要原因是，互联网上缺乏类似的实现。 我发现的那几个，事实证明它是越野车，而且记录得很糟。 解决方案 CppLVQ将是： 快速地 有据可查 容易明白 易于使用（静态库或纯代码）

本文针对大功率船舶柴油发电机组具有的不确定性、时变性、非线性和大纯滞后等特性,借鉴RBF神经网络与模糊控制各自的优势,将模糊控制与RBF神经网络进行有机融合,设计了基于模糊RBF神经网络的船舶柴油发电机组转速PID控制器,并对船舶柴油发电机组转速控制系统分别在正常工况和异常工况下的动态过程进行仿真与分析。通过与常规PID控制、RBF神经网络PID控制和模糊PID控制三种方法下的仿真效果进行比较,验证了本文提出的方法具有更好的稳定性和抗干扰能力。

深度递归神经网络在语音分离中的应用和增强 语音分离实验 培训代码： codes/TSP/train_TSP_demo_mini_clip.m 演示版 在codes/TSP/demo/model.mat找到预训练的模型 在codes/TSP/demo/run_test_single_model.m运行演示代码 依存关系 该软件包基于 该软件依赖Mark Schmidt的软件包进行凸面优化。 此外，我们还包括了用于处理MFCC文件的Mark Hasegawa-Johnson的。 我们将用于计算功能（MFCC，logmel）（HCopy）。 我们使用信号处理功能。 我们使用工具箱版本2.0、3.0进行评估。 处理您的数据： 要尝试对数据进行编码，请参阅mir1k，TSP设置-相应地将数据放入codes/TSP/Data/ 。 调整开发集上的参数并检查结果。 笔记 使用MATLAB

为了使采摘机器人在收获番茄时更加精准地识别目标果实，采用改进后的 Cascade rcnt网络对温室内的番茄果实进行目标检测。将 Cascade rann网络中的非极大值抑制算法替换为Sof-NMS（ soft non- maximum suppression）算法，采用适合番茄形状的锚框，增强网络对重叠果实的识别能力，与原 Cascade rann网络相比，目标识别的准确率提高了近2%，在识别番茄果实的同时，该网络对番茄的成熟度进行了简单分类。为进一步验证网络性能，将改进网络与经典的 Faster rann网络和YOO3网络进行对比。实验结果表明，改进网络能够准确地识别岀番茄果实，并对成熟番茄与未成熟番茄做出区分。该方法可为温室内番茄果实的采摘提供技术支持。