BP神经网络算法的改进及在MATLAB中的实现

基于ARIMA-BP神经网络的CPU利用率预测模型研究

随着全球经济的发展,国家的竞争力越来越多的取决于区域的竞争力,而区域人才创新能力已成为衡量区域竞争力的重要尺度。文章在分析区域人才创新能力的各个影响因素的基础上,建立了包含3个模块、16个具体指标的评价体系,同时运用因子分析法和BP神经网络对我国具有代表性的10个地区进行定量分析,并对评价结果进行定性比较。

将股票历史交易数据存入Access数据库，利用BP网络对历史交易数据进行建模。在此基础上，利用学习模型，分类或识别最近的股票交易数据，从而预测股票价格走势。

针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

【车牌识别】基于BP神经网络车牌识别matlab源码含GUI.md

主要为大家详细介绍了Python使用numpy实现BP神经网络，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

关于浅层神经网络之前向传播、后向传播的手写数学公式推导。

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码 使用说明 第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别） 第二步：识别。首先，打开图像（256色）；再次，进行归一化处理，点击“一次性处理”；最后，点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上，同时也输出到文件result.txt中。 该系统的识别率一般情况下为90%。 此外，也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作，但要注意，每一步工作只能执行一遍，而且要按顺序执行。 具体步骤为：“256色位图转为灰度图”－“灰度图二值化”－“去噪”－“倾斜校正”－“分割”－“标准化尺寸”－“紧缩重排”。 注意，待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录，这两文件保存训练后网络的权值参数。 具体使用请参照书中说明。

基于BP神经网络的疾病症状预测模型.pdf