基于改进遗传算法的神经网络手写体数字识别
BP网络作为人工神经网络的重要分支，已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题，提出了一种改进的遗传算法，并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后，利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明，该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。
文件下载
评论信息
其他资源
- Qt控件集合下载
- 华为数通工程师HCIA-Datacom V1.0 实验手册.pdf
- stm32f1 M3 浮点快速运算库
- （网盘）RK3288官方参考设计包，超全
- 页面置换算法（OPT、FIFO、LRU）实现--C++版本
- 《AutoCAD VBA & VB.NET开发基础与实例教程（第二版）》源码
- h265/hevc 格式的mp4测试文件
- 镁光MICRON EMMC存储芯片规格书
- 【毕业设计】基于MATLAB神经网络手写数字识别（GUI，论文）.zip
- 交叉编译 IMX6ULL--Opencv4.5.1---release
- stm32 nucleo cube生成 usart+dma+pwm输入模式
- 柯尼卡美能达驱动|Konica Minolta通用打印机驱动
- fabric-samples.zip
- 机械设计演示文件.zip
- python高级编程第二(2)版，带目录
- W3School离线手册html css js jquery等多合一CHM版
- android content provider示例程序（简单记账）
- 《数字图像处理与机器视觉》张铮等编著 VC++代码
- 线性规划的对偶问题与灵敏度分析.
- PreScan入门教程 官方基础培训课程
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明