BP神经网络的设计前向型神经网络的实例，基于Matlab环境。
上传时间： 2014-01-11
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给出了基于神经网络的手写体数字的识别程序，并对BP神经网络进行了一些改进
上传时间： 2014-05-23
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基于粒子群优化的神经网络训练算法研究论文 摘 要: 本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO) 用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权 值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力. 经SPSO 训练的神经 网络应用于Iris ,Ionosphere 以及Breast cancer 模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能 的影响. 与BP 算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度. 仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法
上传时间： 2013-11-30
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基于LabVIEW软件设计数字电子秤系统，阐述系统硬件电路构成、软件设计思想和具体实现。系统应用虚拟仪器技术进行自动测量、处理和显示，实现电子秤的智能化，并且要求具有测量精度高、界面友好、运行稳定可靠、功能便于扩展。
上传时间： 2017-04-20
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基于LabVIEW软件设计振动测试系统，充分发挥计算机和软件设计的灵活性，利用图形化的编程语言完成对虚拟振动测试系统的设计，具有模块化、检测效率高、性价比高等优点。
上传时间： 2013-12-22
上传用户：nanfeicui
基于BP神经网络识别字符. BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。
上传时间： 2017-07-03
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采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中，使BP神经网络与PID控制算法结合起来，通过吸收两者的优势，使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数，更好地适应输入变量的变化，提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发，设计了基于BP神经网络的PID控制器，并对其进行了仿真分析,结果表明，该控制方案可行、有效。
上传时间： 2014-02-27
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基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码，其中包含BP pid，CMAC PID,RBF PID，BP数值逼近算法，BP预测控制以及模糊PID。
上传时间： 2017-08-15
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BP神经网络的c++源代码，基于改进的梯度下降算法实现
上传时间： 2014-01-07
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本文件是基于BP神经网络的PID参数整定程序，对于BP神经网络的初学者有重要参考价值
上传时间： 2015-03-17
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