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采用BP神经网络在MATLAB环境下，用脉搏测血压

通信小白入门好文。极化码鼻祖Arikan亲自书写BP译码基础。

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基于MATLAB神经网络的交通标志识别系统。包含分禁令类，指示类和警示类，三种类别的交通标志均可识别，根据三种标志颜色不同通过HSV颜色空间定位到交通标志，然后利用形态学相关知识，按面积和长宽比小于一定阈值进行滤除，即可得到精准的定位。接着，分割出目标区域，得到彩色的目标区域。最后利用bp神经网络方法进行训练，得到结果，整个设计带有一个可视化GUI界面，方便操作，布局合理。

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针对用BP神经网络进行预测时权值难以确定的问题,提出了一种基于将灰色理论与BP神经网络相结合的预测算法。采用数量研究法,选取重庆市某供电局1999年到2006年的售电量作为样本,利用不同的灰色模型对样本进行预测,再选出预测的最优值对BP网络进行训练,最后用已训练好的BP网络对样本数据进行预测。经实例预测表明:灰色理论与BP网络相结合的预测精度与单一的预测模型相比有了明显的改进,该算法在理论和实践应用中都是可行的,并为电力部门的生产运行和规划提供了重要的参考。