基于BP神经网络的水果识别研究.pdf

我国是水果生产与消费大国，我国水果不但品种丰富，而且以水果为原料的食品如罐头、果冻等加工产业也颇具规模。然而，在水果果料的加工过程中可能会不经意地混入诸如毛发、纤维丝、纸屑、金属、油漆等异物，从而对产品质量和消费者心理造成不良影响。目前大多数食品生产企业还是采用人工裸眼检测加工过程中在制品是否沾染异物，存在效率低、漏检率高、劳动量大等缺点。 　　人们吃到甚或看到食品中有异物总是很恶心，为此而向销售、生产商索赔的事件不时发生。生产商为确保食品中无异物，需要在生产中设置多道检测工位，绝大多数是人工裸眼目检。人的眼脑手配合具有高度智能和柔性，能够识别和提出各种异物缺陷，然而视觉疲劳、生理和主观因素会

Matlab源程序—内含Excel数据—PCA_BP神经网络—加热炉炉温预测，BP神经网络预测和PCA_BP神经网络预测，两种预测效果进行对比。两种方法进行对比！

BP神经网络的多输入单输出、多输入多输出预测

改进的遗传BP 神经网络数据挖掘算法及应用.doc

【故障诊断分析】基于BP神经网络实现三相逆变器故障诊断研究含Matlab源码

在复杂背景下的二维码区域定位一直是QR Code二维条码解码过程中的难题之一。二维码区域扫描定位是通过二维码的图形特点来实现，其存在扫描定位效率较低的缺点。为此提出在扫描定位之前通过图像处理结合BP神经网络实现QR Code二维码条码区域提取方法。火车票通过图像预处理得到可能是二维码的区域块，提取经图像处理后的二维码区域块图像特征并结合BP神经网络过滤出正确的二维码区域。

BP神经网络工具箱函数

提出了一种基于改进的粒子群算法（PSO）的BP神经网络（BPNN）连接权重和网络结构优化方法。 对于每种网络结构，该算法都会生成一系列由连接权重和阈值组成的粒子，并根据改进的PSO算法选择最佳的网络结构。 由于PSO算法易于陷入局部最优，因此该算法引入了交叉算子和变异算子以提高跳过局部最优的能力。 结果表明，与基本的BP算法相比，改进后的PSO-BP算法具有更好的性能，并将该BPNN模型应用于成矿预测，并给出了详细的步骤。

对人脸识别方法的pca和bp神经网络的结合