基于bp神经网络实现人脸方向识别,里面有图片,有MATLAB代码
2022-05-11 15:01:51 5.08MB 人脸识别
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求高人解答有关BP神经网络输入训练时出现最大值和最小值-neiqian lun.xls   正在做毕设,训练样本为表格形式,在不同车速和方向盘转角输入给定下的车轮角速度。有400多个训练样本,训练时出现了输入最大最小之相等的情况; p=[0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190     200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 0     10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200     210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400    0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190    200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390    400 410 420 430 440 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140    150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340    350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20 30 40 50 60 70 80    90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280    290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20    30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220    230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420    430 440 450 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160    170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360    370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100    110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300    310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440 450 0 10 20 30 40    50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240    250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380 390 400 410 420 430 440    450 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180    190 200 210 220 230 240 250 260 270 280 290 300 310 320 330 340 350 360 370 380;   15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15     15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 20     20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20     20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20 20     25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25     25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25 25     25 25 25 25 25 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30     30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30     30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30 35 35 35 35 35 35 35 35 35     35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35     35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 40 40 40     40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40     40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40     40 40 40 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45     45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45     45 45 45 45 45 45 45 45 45 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50     50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50     50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 50 55 55 55 55 55     55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55     55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55 55     55 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60     60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60 60]; t=[740.93 738.49 736.11 733.76 731.41 729.01 726.49 723.8 720.86 717.59 713.94 709.81 705.15 699.89 693.98 687.37 679.99 671.79 662.67 652.55    641.37 628.83 614.93 599.54 582.5 563.66 542.85 519.9 494.63 466.87 436.42 403.08 366.64 326.86 283.46 236.15 184.59 128.36 66.968 987.9    984.7 981.43 978.23 975.07 971.91 968.69 965.34 961.78 957.94 953.74 949.11 943.99 938.34 932.12 925.3 917.85 909.7 900.81 891.1 880.48    868.86 856.12 842.15 826.82 810.01 791.61 771.51 749.64 725.89 700.19 672.47 642.61 610.53 576.1 539.16 499.5 456.91 411.17 362.05 309.29      1234.9 1230.9 1226.6 1222.5 1218.4 1214.4 1210.4 1206.3 1202.1 1197.5 1192.7 1187.4 1181.6 1175.3 1168.4 1160.9 1152.8 1144 1134.3 1123.8    1112.3 1099.8 1086 1071.1 1054.7 1036.9 1017.5 996.5 973.81 949.4 923.22 895.22 865.37 833.63 799.93 764.19 726.31 686.17 643.66 598.63    550.96 500.52 447.13 390.51 330.46 1481.9 1477.1 1471.7 1466.4 1461.3 1456.4 1451.5 1446.5 1441.4 1436    1430.2 1423.9 1417 1409.3 1400.9    1391.7 1381.5 1370.3 1358.2 1344.9 1330.5 1314.8 1297.8 1279.3 1259.4 1237.8 1214.7 1189.8 1163.4 1135.3 1105.6 1074.4 1041.6 1007.1 970.93    932.99 893.17 851.37 807.5 761.47 713.18 662.54 609.47 553.88 495.72 434.9 1728.8 1723.2 1716.5 1710 1703.7 1697.7 1691.8 1685.8 1679.6     1672.9 1665.7 1657.7 1648.7 1638.5 1627.1 1614.4 1600.3 1584.9 1567.9 1549.5 1529.5 1508 1484.9 1460 1433.5 1405.3 1375.4 1343.9 1310.8     1276.2 1240.4 1203.2 1164.8 1125.2 1084.3 1042 998.24 952.8 905.55 856.36 805.15 751.88 696.46 638.86 579.01 516.88 1975.8 1969.4 1961.2     1953.1 1945.6 1938.3 1931.2 1923.8 1916.1 1907.6 1898.1 1887.2 1874.7 1860.5 1844.2 1826 1805.5 1783 1758.4 1731.7 1703.1 1672.6 1640.3     1606.1 1570.3 1532.9 1494 1453.7 1412 1369.2 1325.5 1281 1235.8 1190 1143.4 1095.9 1047.4 997.47 946.03 892.87 837.87 780.98 722.17     661.38 598.59 533.76 2222.8 2215.5 2205.5 2195.8 2186.8 2178.2 2169.5 2160.4 2150.5 2139.3 2126.4 2111.3 2093.8 2073.4 2050.1 2023.6 1994     1961.4 1925.9 1888 1847.7 1805.6 1761.7 1716.4 1669.7 1621.9 1573 1523.2 1472.7 1421.8 1370.8 1319.7 1268.6 1217.2 1165.5 1113.2 1060     1005.9 950.4 893.37 834.66 774.2 711.91 647.75 581.79 514.01 2469.8 2461.7 2449.7 2438 2427.4 2417.2  2406.7 2395.3 2382.4 2367.5 2349.8     2329 2304.5 2275.8 2242.8 2205.5 2164.1 2119 2070.8 2019.8 1966.8 1912.1 1856.1 1799.4 1742 1684.2 1626.1 1567.9 1510.2 1453 1396.5     1340.4 1284.7 1229.1 1173.6 1117.6 1061.1 1003.7 945.04 884.96 823.3 759.99 694.98 628.21 559.64 489.36 2716.7 2707.8 2693.5 2679.6 2667.4     2655.4 2642.7 2628.4 2611.6 2591.7 2568 2539.6 2506 2467.1 2422.9 2373.6 2319.8 2262.3 2201.6 2138.6 2073.7 2007.5 1940.4 1872.9 1805.5     1738.3 1671.6 1606 1541.7 1478.9 1417.5 1357.1 1297.5 1238.6 1179.8 1120.9 1061.6 1001.5 940.25 877.67 813.6 748     680.81 611.99 541.5     469.35 2963.7 2953.9 2937.1 2920.7 2906.9 2892.9 2877.5 2859.5 2837.9 2811.9 2780.4 2743.1 2699.8 2650.2 2595 2534.9 2470.9 2403.6 2333.5     2261.2 2187 2111.4 2034.8 1957.7 1880.6 1804.2 1728.5 1654.5 1582.9 1513.9 1447.2 1382.6 1319.4 1257.2 1195.5 1134.1 1072.4 1010.1 946.91]; [pn,minp,maxp,tn,mint,maxt] = premnmx; net=newff,[14,14,1],{'tansig','tansig','purelin'},'trainlm'); net.trainParam.show=5; net.trainParam.epochs=1000; net.trainParam.goal=1e-5; net=init; [net,tr]=train; 源程序如上,求高人告诉该怎么改动。
2022-05-11 11:09:08 17KB matlab
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基于BP神经网络的PID控制器及仿真
GA-BP神经网络PID控制器在BLDCM控制系统中的应用
基于BP神经网络的PID控制器的设计
人工智能-BP神经网络算法的简单实现.docx
2022-05-11 09:11:27 113KB 神经网络 人工智能 算法 深度学习
人工智能BP神经网络.doc
使用BP神经网络模型编程实现非线性函数的非线性识别.doc
基于BP神经网络的数据预测仿真,BP网络自己用m文件编程实现,没有使用MATLAB的神经网络工具箱+含代码操作演示视频 运行注意事项:使用matlab2021a或者更高版本测试,运行里面的Runme.m文件,不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。
2022-05-11 09:11:05 528KB 神经网络 matlab 人工智能 BP神经网络
动态加权综合评价灰色关联度分析BP神经网络模型.doc