模式识别课程设计报告、课程实验报告 个人从网上找的资料然后运行、截图并总结。希望对大家有用。 声明：手写数字识别系统没有程序，因为我们的老师没要求我们写程序。但网上这种代码很多，很容易找到。

卷积神经网络结构可视化 简介 本文介绍的工具是针对卷积神经网络示意图可视化的，不包括算图。（示意图一般出现在论文中） 常见的卷积神经网络示意图放置工具过多，常用的主要有NN SVG，ConvNetDraw，PlotNeuralNet等。 写这篇重点介绍PlotNeuralNet的教程的原因是国内关于它的教程很少和大都只是面板了官方演示。 常用工具 神经网络 过去的内部比较喜欢用的，特点是很方便，提供给用户的是个相互的网页。 特色 方便，各层直接界面控制增减及变化。 支持三种风格，选择空间大。 支持SVG格式下载。 缺点 可视化界面的最大问题就是很多用户期待的功能为考虑全面，定制程度低。 各层连接不是很好看。 ConvNetDraw 从未使用过，很多博主推荐，但是观感劝退了我。 特色 脚本化控制 尺度自定义 直观 缺点 既没有做到脚本化的自由度，又没有做到交互界面的观感。 不好看。 情节

【手写数字识别】基于BP神经网络手写数字识别系统含Matlab源码

【预测模型】基于粒子群算法优化BP神经网络实现预测多输入单输出matlab源码.zip

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类

练集的h5文件、测试集h5文件

手写体识别要用到的数据集，推测数字的源代码，以及查看数据集要用到的源代码

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2021b及以上。

吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害，为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型，将吉林省永吉县作为研究区，选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11 个评价因子，利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析，再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ＲOC曲线对模型的准确性进行验证分析，得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%，预测率分别是87. 3%、84.3%、85. 6%。结果表明: 神经网络模型的精度最高，更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价

以 应 用 为 方向 的 MATLAB 的 神经网络 计算 代码。