bp神经网络 Matlab

Matlab的RBF模拟神经网络主要用于函数拟合与模式分类-RBF模拟神经网络（主要用于函数拟合与模式分类）.rar RBF模拟神经网络（主要用于函数拟合与模式分类）

这是一个方便的函数，用于计算由MATLAB的fitdis（...）函数拟合的任何理论分布的一尾或二尾置信区间。 只需输入数据，fitdist（...）输出以及所需的置信区间水平，然后就可以开始工作了！ 内置的MATLAB工具箱中确实缺少此功能，请随时使用此独立功能。 构建此功能时要考虑模块化，并且不依赖于优化工具箱。 此功能中使用的唯一专门命令是CDF（...）命令，（我相信）该命令来自“统计和机器学习工具箱”。 有关该函数的信息如下： [Confidence_Interval] = confinterval（数据，Fitted_Distribution，Confidence_Interval_Level，Tolerance，Interval_Type）是一个函数，用于将拟合分布的置信区间计算为特定的置信度。 此功能使用经过调整的二等分求解例程，因此仅需要统计和机器学习工具箱。 输入

句法： [参数]=sine_fit(x,y) 这与[param]=sine_fit(x,y,[],[],[]) % 没有fixed_pa​​rams，自动initial_params [param]=sine_fit(x,y,fixed_pa​​rams) % 自动初始参数[param]=sine_fit(x,y,[],initial_params) % 估计较差时使用[参数]=sine_fit(x,y,fixed_pa​​rams,initial_params,plot_flag) 参数 = [偏移、幅度、相移、频率] 如果 fixed_pa​​rams=[NaN, NaN , NaN , NaN] % 或 fixed_pa​​rams=[] 偏移、幅度、相移和频率的优化（默认） if fixed_pa​​rams=[NaN, 1 , NaN , 1/(2*pi)] 幅度=1和频率=1/

在图像中显示为二维高斯形状的许多发射器的快速准确定位是荧光显微镜中的重要工具。 这主要用于“定位显微镜”，它能够产生生物样品的超分辨率（分辨率低于衍射极限）图像。 用于此任务的流行工具包括 RapidStorm 和 QuickPalm (ImageJ)。 该软件允许使用 MEX 文件界面快速准确地进行点扩散函数拟合，直接在 MATLAB 程序中使用。 这是为了促进新的和更好的可定制方法的开发，因为基于 Matlab 的拟合通常对于需要处理的数据量来说太慢了。 拟合代码利用谷歌 (2016) 目前开发的 ceres-solver 库进行优化。 在用户提供候选位置列表后，拟合器返回参数 [xpos; ypos; 振幅; 当地背景； 每个候选的标准偏差_x，标准偏差_y，角度[度]，错误标志]。 初始猜测可以由用户提供，也可以由算法估算。 可以为优化设置固定的任意参数。 默认情况下，拟合各向同

该程序生成一个二维高斯。 然后程序尝试使用 MatLab 函数“lsqcurvefit”拟合数据，以找到二维高斯的位置、方向和宽度。 不输入参数执行“mainD2GaussFitRot.m”。 二维高斯函数由函数“D2GaussFunctionRot.m”和“D2GaussFunction.m”定义

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径, 文中对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析 ,提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法.该算法采用 Sigmoid函数拟合边缘模型,利用图像边缘灰度信息对模型进行非线性最小二乘拟合 , 求得边缘的亚像素位置 .理论分析和实验结果表明 , 基于 Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法的定位精度为 0.045像素 ,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级 ,比空间矩 、Zernike矩和插值法提高了两个数量级 .此算法能较好地满足影像测量的稳定可靠 、高精度及强实时性要求。

用于拟合各种函数曲线，可实现多变量函数拟合。 利用通用全局优化算法，不需给出参数初始值，即可找出最优解，具有超强的寻优容错能力。

基于BP神经网络的函数拟合与模式识别的matlai代码

复旦大学顾晓东老师课程作业代码，python实现：用BP、RBF、SVM实现三个函数拟合；代码包括数据的产生，数据的输入，训练等