误差变化曲线在(xu)BP网络中的应用

BP神经网络在设计分析中的应用

设计分析中，BP神经网络因输入向量包含15个元素，导致网络输入层神经元数量为15个。隐含层选择一层，神经元设为31个，输出向量包含12个元素，输出层神经元设为12个。隐层和输出层的转换函数分别为双曲正切函数（tansig）和对数函数（logsig），以确保BP网络输出在[0,1]之间。

Access 3 2024-07-18

bp神经网络在印刷汉字识别中的应用

本科毕业设计涉及bp神经网络在印刷汉字识别方面的研究。

Matlab 2 2024-07-27

BP神经网络在Venice Lagoon数据预测中的应用问题

菜鸟初次接触BP网络预测问题-Venice Lagoon数据1993.txt，请帮助检查程序，预测结果不理想，请求各位大侠指点，非常感谢！要求利用前23个数据预测第24个数据，共有200组数据。输入数据为23200，输出数据为1200。尽管测试数据相同，但预测结果却出现显著错误，请帮忙查明问题所在。详细的样本数据附在文中。

Matlab 2 2024-07-28

在Matlab中优化BP网络的改进杂草算法实现

在Matlab环境下，结合差分进化算法和杂草优化算法，形成改进的差分进化杂草优化算法，用于优化BP网络的权重以实现回归拟合。详细信息请参阅我的博客。

Matlab 0 2024-09-01

BP网络在数字和字母识别中的应用

字符识别是模式识别领域中的一个传统课题，随着技术进步，其在不同应用中的方法和条件也在不断演变。讨论了利用神经网络进行数字和字符识别的问题，特别是在matlab仿真环境下的实验应用。

Matlab 2 2024-07-30

GIS中曲线误差的研究与实验模型(2006年)

提出了描述曲线整体误差的随机过程模型，采用过程的数字特征函数定义曲线的局部误差指标，以过程的积分定义曲线的局部和整体误差指标，详细阐述了各指标的概率与几何意义。设计了数字化试验来验证过程模型，并提取了样本曲线进行统计分析，得出了各误差指标的估计值。

统计分析 2 2024-07-18

BP神经网络应用示例

应用BP神经网络实现两类模式分类 定义训练参数：隐含层节点数、输出维度、训练次数、激活函数

Matlab 4 2024-05-13

BP神经网络在上证指数预测中的应用

BP神经网络是一种基于梯度下降的监督学习算法，用于模式识别、函数拟合、数据分类和预测。它包括输入层、隐藏层和输出层，通过反向传播错误调整权重，以提高预测准确性。本案例中，BP神经网络被应用于预测上证指数，这是中国股市的重要指标，反映了上海证券交易所上市股票的整体价格走势。预测上证指数对投资者具有重要参考价值，可辅助投资决策。利用历史数据进行训练和预处理，神经网络通过学习内在数据关系来预测未来趋势。C#编程语言用于实现BP神经网络的代码，创建可执行文件，为用户提供方便的预测工具。

数据挖掘 2 2024-07-16

图的存储结构及其在BP产品中的应用指南

图的存储结构对于图的算法设计、应用场景和使用效率具有重要影响。主要有邻接表存储结构和邻接矩阵存储结构两种方式。邻接矩阵存储法使用两个数组存储图，其中Vertex数组存储顶点，E二维数组存储顶点间的关系。如果顶点Vi和Vj间存在边，则E[i][j]为1，否则为0。这两种结构各有适用场景，详细分析如下。

算法与数据结构 2 2024-07-13