人工神经网络应用于地震反演时可以得到更高分辨率和精度的结果，有着优于传统反演方法的泛化能力和非线性拟合能力。展望了融入物理规律、基于反演目标函数展开的专用地震反演网络。

该数据集包含了4317张图片，包含雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵、郁金香五种花卉，可用于卷积神经网络图像分类的学习，我已将数据集拆分为训练集和测试集两部分，有需要可自行下载

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。