忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件. 基于此特性, 文中提出了一个基于STDP(spike-time-dependent plasticity) 学习规则的忆阻桥突触电路, 它具有可以作为人工神经网络突触的优势. 根据此优势, 将这个新的电路与其他电路和网络结合, 构成全新的电路和网络. 首先将该忆阻桥突触电路和3 个附加的晶体管结合在一起, 实现神经网络的突触运算, 并构建完整的忆阻桥突触神经网络. 然后再将它与细胞神经网络结合用于图像去噪、边缘提取、角检测和汉字识别. 最后, 通过一系列的仿真实验证实了该方案的可行性, 说明基于STDP 学习规则的忆阻桥突触神经网络更具仿生特性, 而且集成度更高、模板更易更换, 有望解决实时的复杂的智能问题.

摘要:BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力，因而在数字图像识别领城有若广泛的应用。本丈在经典BP神 经网络的基本算法的基础上，对BP算法的参数设1进行了优化，实现了一种基于分类的改进BP神经网络算法。通过探 讨BP神经网络在数字图像分类识别中的应用，详细考察了各种参数对识别效果的影响。实脸结果证明改进后的算法有很好的实用价值。

神经网络

基于卷积神经网络的图像识别，网络结构为lenet5，在训练集上的正确率可以达到90+，测试集正确率在60-70%。

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用QCA6410做的网络同轴传输器PCB图，用于网络摄像机在电梯随行电缆中的应用，供参考，如有技术问题可交流

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本资源使用python编程，同时使用numpy包实现的三层神经网络，没有使用TensorFlow和pytorch等框架或者接口，数据集是minist手写数字数据集，其中还包含将minist照片转化为txt进行保存的代码。

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这里设置了1-10的分类图片，可以根据自己的实际需求，减少分类标准以及数据源，代码中已经是直接排版好的m文件，使用时双击代码，matlab实现，希望对你BP神经网络的分类识别学习有所帮助