python实现BP神经网络回归预测模型，使用BP神经网络的实现手写数字识别，一万字报告，matlab. Although BP neural network performs well in handwritten numeral recognition, it can not be ignored that the weights and thresholds of BP neural network are initialized randomly, which is easy to lead to unstable fitting effect. Moreover, it is easy to make the training of weights and thresholds of BP neural network fall into local area because of gradient descent Optimum. So in this experiment, GA genetic algorithm is used to optimize the in

Tensorflow实现的简单BP神经网络模型，记录实现训练与测试损失.以及测试精度等信息。

使用bp神经网络预测股票价格。BP neural network is used to predict the stock price.将其应用到股价数据集上。

该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

一、课题介绍该课题为基于MATLAB的汉字识别，网络上基本多为数字识别，字母识别，比较少对于中文汉字的识别。该课题为基于MATLAB的BP神经网络的汉字识别，具有人机交互界面GUI。一、基本流程读入图片，灰度处理，二值化处理，BP训练，识别

matlab代码粒子群算法粒子群最小化器 粒子群优化算法，用于查找两个函数中的最小值。 该算法以及将要最小化的两个功能在此处进行了描述： 该代码是用Matlab编写的。 要运行它，只需键入PSO22a以最小化所描述的两个函数中的第一个，或键入PSO22b以运行另一个函数。

利用模拟退火算法和遗传算法进行矩形算法排样优化

PSO算法，粒子群优化算法，可运行，可用于图像配准

matlab_手写体数字识别的程序，用了三种方法，贝叶斯，最近邻和BP神经网络

如有疑问，可私信博主。 BP网络至少包含一个隐含层，这里只采用一个隐含层，因此整体构成了一个三层的网络。把一组输入模式通过少量的隐含层单元映射到一组输出模式，并使输出模式尽可能等于输入模式。因此，隐含层神经元的值和相应的权值向量可以输出一个与原输入模式相同的向量。当隐含层的神经元个数较少时，就意味着隐含层能用更少的数来表现输入模式，而这实际上就是压缩。这一思想可以由图1来表示： 第一层为输入层，中间层为隐含层，网络的映射功能依赖隐含层实现。输入层到隐含层的变换相当于压缩的编码过程；而从隐含层到输出层的变换则相当于解码过程，如图 2所