基于Numpy的人工神经网络框架实现

利用MATLAB实现LVQ神经网络，对人脸朝向进行识别预测。

该项目利用人工神经网络技术，构建了一个MATLAB手写数字识别系统，实现了对手写数字的自动识别。

人工蜂群算法助力BP神经网络参数优化，通过模拟蜂群觅食行为，不断尝试，寻找最佳网络误差调整参数，提升网络性能。

介绍了两种不同的人工神经网络（ANN I和ANN II），用于生成髓鞘水成像。提供了用于训练和测试网络的Python（.py）和MATLAB（.m）源代码，以及提交给《Magnetic Resonance in Medicine》的手稿。手稿详细说明了三个网络（ANN I_mwf、ANN I_gmt2和ANN II）的最终参数，适用于3T Trio MRI扫描仪数据。

任务：选择图像——读取输入图像。将选定的图像添加到数据库——将输入图像添加到数据库并用于训练。数据库信息——显示数据库中现有图像的信息。人脸识别——进行人脸匹配处理选定的输入图像。删除数据库——从当前目录中删除数据库。信息——显示此软件的相关信息。

MATLAB负荷预测是一种基于人工神经网络（ANN）的先进预测技术。该方法利用MATLAB软件平台，通过分析历史数据和模式识别，实现对电力系统负荷未来趋势的精确预测。这种技术不仅提高了预测的准确性，还能帮助电力管理者优化资源分配和能源利用效率。

袁曾任人工神经网络及其应用文件需要解压后打开。

在图11.6预测结果的指导下，我们的主人公可以根据预测结果对不同类别的人群采用不同的销售策略。人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANNs）是模拟生物神经网络进行信息处理的一种数学模型，基于大脑生理研究成果，模拟大脑的某些机理与机制，实现特定功能。1943年，美国心理学家McCulloch和数学家Pitts提出了形式神经元的MP模型，证明单个神经元能执行逻辑功能，开创了人工神经网络研究的新纪元。1957年，计算机科学家Rosenblatt使用硬件实现了最早的神经网络模型——感知器，用于模拟生物的感知和学习能力。1969年，M.Minsky等详细分析了感知器及其功能限制，出版了《Perceptron》一书，指出感知器无法解决高阶问题，人工神经网络的研究陷入低谷。20世纪80年代后，超大规模集成电路、脑科学、生物学、光学的迅速发展为人工神经网络的兴起奠定了基础，使其进入了兴盛时期。人工神经元是人工神经网络的基本信息处理单位，其模型如图11-7所示。一个人工神经元对输入信号进行处理，其输出y为( )y f u b  ，其中i=1, 2, ..., m，w为权重，x为输入信号。

该软件由波士顿大学计算机神经科学技术实验室团队实现，提供了 Fuzzy ARTMAP 神经网络的 MATLAB 实现。它包括图形用户界面 (GUI) 和命令行实用程序，用于模拟网络训练和测试。