【摘要】青青衣衣BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識(shí)別中的應(yīng)用青青衣衣BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字識(shí)別中的應(yīng)用?數(shù)字字符識(shí)別技術(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),郵件分揀,汽車(chē)牌照、支票、財(cái)務(wù)、稅務(wù)、金融等有關(guān)數(shù)字編號(hào)的識(shí)別方面得到廣泛應(yīng)用,因此成為多年來(lái)研究的一個(gè)熱點(diǎn)。?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的容錯(cuò)能力、強(qiáng)大的分類(lèi)能力、自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)等特點(diǎn),備受人們的重視,在字符識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
2025-02-08 21:15
【摘要】智能控制論文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)要介紹學(xué)院:電氣工程學(xué)院專(zhuān)業(yè)班級(jí):xxx姓名:xxx學(xué)號(hào):xxx
2025-01-08 08:32
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正PID控制研究摘要:基于反向傳播BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)能力.本文詳細(xì)敘述了BP算法的原理,并將改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在傳統(tǒng)的PID控制中,克服了PID控制在參數(shù)的調(diào)整過(guò)程中對(duì)于系統(tǒng)模型過(guò)分依賴(lài)的缺點(diǎn).利用MATLAB仿真的結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制能夠使傳
2025-10-27 23:02
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計(jì)中文摘要經(jīng)典PID控制算法作為一般工業(yè)過(guò)程控制方法應(yīng)用范圍相當(dāng)廣泛,原則上講它并不依賴(lài)于被控對(duì)象的具體數(shù)學(xué)模型,但算法參數(shù)的整定卻是一件很困難的工作,更為重要的是即使參數(shù)整定完成,由于參數(shù)不具有自適應(yīng)能力,因環(huán)境的變化,PID控制對(duì)系統(tǒng)偏差的響應(yīng)變差,參數(shù)需重新整定。針對(duì)上述問(wèn)題,人們一直采用模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種調(diào)整PID參數(shù)的自適應(yīng)方法,力圖克服這一難
2025-06-20 12:28
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合算法研究[摘要]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),目前已經(jīng)成功地應(yīng)用到信號(hào)處理、模式識(shí)別、機(jī)器控制、專(zhuān)家系統(tǒng)等領(lǐng)域中。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)單等特點(diǎn),近年來(lái)得到廣泛的關(guān)注,相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在預(yù)測(cè)、分類(lèi)等領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。本文針對(duì)經(jīng)典的函數(shù)擬合問(wèn)題,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具,力求
2025-06-24 15:39
【摘要】西南交通大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車(chē)牌照字符識(shí)別改進(jìn)方法研究年級(jí):學(xué)號(hào):20222295姓名:專(zhuān)業(yè):自動(dòng)化(交通信息工程及控制方向)
2025-06-25 00:56
【摘要】摘要為了對(duì)車(chē)牌字符的識(shí)別,本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于汽車(chē)車(chē)牌的自動(dòng)識(shí)別,在車(chē)牌圖像進(jìn)行預(yù)處理后的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)討論了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車(chē)牌照字符的識(shí)別。首先將訓(xùn)練樣本做圖像預(yù)處理,對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行分割,得到單個(gè)字符。對(duì)大小不一的字符做歸一化后,對(duì)字符進(jìn)行特征提取,把長(zhǎng)為15,寬為25的歸一化后的圖像中的字符信息提取出來(lái),圖像中白點(diǎn)置為
2024-12-01 21:12
【摘要】學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好助手,可以仿照其中的代碼,只需修改個(gè)別參數(shù)便可以輕易實(shí)現(xiàn)自己需要完成的任務(wù)。p=p1';t=t1';[pn,minp,maxp,tn,mint,maxt]=premnmx(p,t);%原始數(shù)據(jù)歸一化net=newff(minmax(pn),[5,1],{'tansig','purelin'},
2025-06-29 08:32
【摘要】沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文I摘要空氣質(zhì)量指數(shù)的大小可以用來(lái)反應(yīng)空氣質(zhì)量的好壞,而空氣質(zhì)量指數(shù)主要受,PM10,一氧化碳,二氧化氮及二氧化硫等多種污染物的濃度影響,使得空氣質(zhì)量指數(shù)問(wèn)題具有很大的不確定性和一定的復(fù)雜性。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種描述和刻畫(huà)非線(xiàn)性的強(qiáng)有力工具,具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)能力等特點(diǎn),特別適合于對(duì)具有多
2024-12-06 02:49
【摘要】基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用目錄1緒論...........................................................1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研
2025-08-18 15:23
【摘要】基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)畢業(yè)論文目錄第一章引言 1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述 1 1 2 2 3 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域 3第二章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 5神經(jīng)元 5 5 9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能 11BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn) 12第三章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
2025-06-22 01:33
【摘要】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用實(shí)驗(yàn)報(bào)告實(shí)驗(yàn)二、基于BP網(wǎng)絡(luò)的多層感知器一:實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?.理解多層感知器的工作原理2.通過(guò)調(diào)節(jié)算法參數(shù)了解參數(shù)的變化對(duì)于感知器訓(xùn)練的影響3.了解多層感知器局限性二:實(shí)驗(yàn)原理:BP的基本思想:信號(hào)的正向傳播誤差的反向傳播–信號(hào)的正向傳播:輸入樣本從輸入層傳入,經(jīng)各隱層逐層處理后,傳向輸出層。–誤差的反向傳播:將輸入
2025-06-22 18:30
【摘要】利用GPS(RTK)進(jìn)行工程放樣、界址點(diǎn)測(cè)量及其精度分析(一)論文關(guān)鍵詞:GPS(RTK) 工程放樣 點(diǎn)放樣 曲線(xiàn)放樣 地籍測(cè)量 界址點(diǎn) 論文摘要:本論文主要介紹GPS(RTK)的基本原理、系統(tǒng)組成、技術(shù)特點(diǎn)、誤差來(lái)源和使用方法及操作步驟,并利用GPS(RTK)在工程測(cè)量中進(jìn)行點(diǎn)放樣、曲線(xiàn)放樣以及在地籍測(cè)量中進(jìn)行界址點(diǎn)測(cè)量,對(duì)測(cè)量結(jié)果進(jìn)行精度分析。通過(guò)對(duì)放樣點(diǎn)和界址點(diǎn)測(cè)量結(jié)果的精度
2025-06-19 15:53
【摘要】摘要為了對(duì)車(chē)牌字符的識(shí)別,本文將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于汽車(chē)車(chē)牌的自動(dòng)識(shí)別,在車(chē)牌圖像進(jìn)行預(yù)處理后的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)討論了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)車(chē)牌照字符的識(shí)別。首先將訓(xùn)練樣本做圖像預(yù)處理,對(duì)車(chē)牌上的字符進(jìn)行分割,得到單個(gè)字符。對(duì)大小不一的字符做歸一化后,對(duì)字符進(jìn)行特征提取,把長(zhǎng)為15,寬為25的歸一化后的圖像中的字符信息提取出來(lái),圖像中白點(diǎn)置為0,圖像中的黑點(diǎn)置為1,這樣就得到了15
2025-07-27 09:02
【摘要】基于Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多方法的地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估與預(yù)警研究——以華東地區(qū)為例摘要我國(guó)GDP數(shù)據(jù)真實(shí)性一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn),也是核算工作實(shí)務(wù)中必須面對(duì)的難點(diǎn)。本文在若干假定的基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、ARIMA模型、Holter_winter非季節(jié)模型,并采用地方財(cái)政收入指標(biāo)作為輔助指標(biāo),選取華東地區(qū)七個(gè)省(市)作為研究樣本,對(duì)地方GDP變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行了較好