引言 利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的： （1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。 （2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。 ANN的研究内容 （1）理论研究：ANN模型及其学习算法，试图从数学上描述ANN的动力学过程，建立相应的ANN模型，在该模型的基础上，对于给定的学习样本，找出一种能以较快的速度和较高的精度调整神经元间互连权值，使系统达到稳定状态，满足学习要求的算法。 （2）实现技术的研究：探讨利用电子、光学、生物等技术实现神经计算机的途径。 （3）应用的研究：探讨如何应用ANN解决实际问题，如模式识别、故障检测、智能机器人等。

智能优化算法课程 ML机器学习入门 神经网络基础 智能优化算法-BP神经网络基本原理简介

在对发票原始图像进行了预处理的基础上，通过利用BP神经网络来进行机器学习以后，对发票进行自动识别读取，利用MATLAB进行仿真，并且对发票识别后的结果进行了统计分析，对文中所建立的模型成果进行了充分的论证。 描述了基于深度学习的发票图像信息识别算法的研究背景意义、深度学习、计算机视觉和文本检测识别国内外现状。然后提出了一种基于BP神经网络的发票图像信息识别算法，可以正确提取和识别自然场景中的增值税发票图像中的信息，单区域的信息识别精度达到99.10%，平均信息识别精度达到96.20%。实现信息的自动识别、输入和记忆，节约清算人员和财务人员的时间，大幅提高办公效率，解决清算困难、时间紧张等问题

基于BP神经网络的手写数字识别仿真提供手写数字数据库，matlab2021a测试仿真 k=rand(1,numberpclass*class); [m,n]=sort(k); ntraindata=4500; ntestdata=500; train_data=ann_data(:,n(1:ntraindata)); test_data=ann_data(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class)); train_label=ann_label(:,n(1:ntraindata)); test_label=ann_label(:,n(ntraindata+1:numberpclass*class));

本文来自于CSDN，介绍了BP神经网络原理以及如何使用Python来实现BP神经网络等相关知识。人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题，神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数，并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题并无根本性区别.回归和分类是常用神经网络处理的两类问题.感知机(Perceptron)是一个简单的线性二分类器，它保存着输入权重，根据输入和内置的

基于BP神经网络优化的光子晶体Mach-Zehnder干涉仪折射率传感性能分析。

论文研究-BP神经网络模型的改进.pdf,  本文在深入研究ＢＰ神经网络模型的基础上，提出了对该模型的若干改进技术处理方法，并通过仿真试验．实践表明，这些改进和技术处理方法是有效的．

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