用BP神经网络逼近非线性函数 ，智能控制大作业报告。

基于matlab建模，本模型是通过遗传算法优化BP神经网络进行预测，最后输出进化过程图、预测效果对比图、误差图和RMSE、MAE、MAPE、R2等评价指标。可以结合自己的数据集运行，需要修改的地方均备注了，适合新手入门，包括main.m、BpFunction.m、Objfun.m三个.m文件。 本文件代码是基于【每行一个样本，每列一个特征】，如果数据集以列为样本请注意转置！运行前需安装matlab遗传算法工具箱。

本资源为深度学习课程设计 含课程设计完整过程的数据集以及实验报告 可供参考 由matlab代码编写构建双层CNN卷积神经网络识别Minist的手写体数据，其中将不断改进的代码跟另外使用工具函数编写的另一个CNN程序结果比较，有一个较为直观的运行效果对比。能够很好的看出程序设计的优劣。使用的是双层卷积神经网络，后向传播用的是随机梯度下降及其优化版本。 适用于CNN初学者以及希望更进一步的学习者。 dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling 函数说明： read_label和read_image分别为读取标签和图像数据点的函数 convolve是实现卷积的函数，pool是实现池化的函数 SGD_MSGD是主函数，把minibatch设为1就是SGD，大于1就是MSGD OPTIMAL是优化版的主函数，OPTIMAL_FINALE是最终优化版的主函数，toolbox是用工具箱函数写的CNN，用于对比之前函数的运行效果。 SGD_MSGD，OPTIMAL，OPTIMAL_FINALE，toolbox都可以直接运行得到答案

mk matlab代码基于人工神经网络的前向建模 这是 Moghadas JAG 2020 论文的配套 MATLAB 代码（请参阅下面的参考资料）。 此代码包含以下脚本： MK_ANN_Data：读取训练模型和拆分数据用于 ANN 训练的程序。 ANN_Training：训练 ANN 以创建代理正向建模的程序。 模拟：从基于 ANN 的前向模型计算 EMI 前向响应的程序。 参考 Moghadas, D., Behroozmand, AA, Christiansen, AV, 2020，使用基于神经网络的正向求解器进行土壤电导率成像：应用于大规模贝叶斯电磁反演，应用地球物理学杂志，DOI：10.1016/j.jappgeo。 2020.104012 接触 Davood Moghadas () 艾哈迈德。 A. 贝鲁兹曼 ()

在这个程序中，我首先通过将角度值应用于 2 dof DK 模型然后将数据提供给 anfis 函数来创建训练数据集函数 DK47 是直接运动学模型函数坐标创建坐标训练数据 该程序与matlab产品帮助中的程序非常相似，但问题是训练FIS需要很多时间，所以请帮助

最近整理了关于Matlab的学习资料，这是第一个，关于神经网络工具箱，深度学习，以及人工神经网络的内容，包含25中人工神经网络的matlab代码实现，Matlab神经网络用户手册，面前Matlab工具箱的神经网络理论与应用，深度学习CNN+DBN+RBM等资料。

神经网络实现mppt控制

摘要过去几年，卷积神经网络因其强大的建模能力引起广泛关注，在自然语言处理、图像识别等领域成功应用。然而，传统的卷积神经网络只能处理欧氏空间数据，而现实生活中的许

matlab的egde源代码en pyrenn是Python和Matlab的工具箱。 特征 pyrenn允许创建各种各样的（递归）神经网络配置 创建，训练和使用神经网络非常容易 它使用（二阶拟牛顿优化方法）进行训练，它比的一阶方法快得多。 在Matlab版本中，额外实现了 python版本是用纯python和numpy编写的，而matlab版本是用纯matlab编写的（不需要工具箱） 并已实施，可用于实施进一步的训练算法 它带有各种示例，这些示例显示了如何创建，训练和使用神经网络。 文章 安装 使用pip安装（仅适用于python） 在命令行中运行： pip install pyrenn 手动安装 或将此仓库克隆（带有）到您选择的目录中。 Python：将python文件夹中的pyrenn.py文件复制到python的搜索路径中已经存在的目录，或者将python文件夹添加到python的搜索路径（sys.path）（） Matlab：将matlab文件夹添加到Matlab的搜索路径（） 开始使用 在examples文件夹中运行给定的examples 。 阅读并创建自己的神经网络 版权

这是我自己设计的一个人脸识别系统的课题，基于Python语言研发了人脸识别管理系统，并在Pycharm平台完成主要功能模块的分析与设计，在摄像头采集到完整人脸信息的同时，对人员的身份进行认证和管理。本文所设计的人脸识别系统一方面可以实现人员的安全认证功能，还能够给重要场所的人员管理提供安全保障，测试结果表明：该系统能够准确识别人脸信息，并显示当前人员的录入时名字，而没有录入的人脸显示unknown，为有效解决人员管理问题提供了参考。使得人员安全管理系统具备了更高的实用价值，有着巨大市场潜力和应用前景。以下是重要内容阐述： 1、人脸识别部分主要是依靠人脸特征提取来实现； 2、摄像头捕获人脸后，会进行图像预处理，包括噪声处理、光照预处理和几何预处理； 3、采用卷积神经网络为人脸识别算法； 4、基于Python和Pycharm平台来实现系统设计； 5、通过CNN训练发现，能够对人脸进行准确识别，识别率高达97%；