说明：自主学习把稀疏自编码器和分类器实现结合。先通过稀疏自编码对无标签的5-9的手写体进行训练得到最优参数，然后通过前向传播，得到训练集和测试集的特征，通过0-4有标签训练集训练出softmax模型，然后输入测试集到分类模型实现分类。

自编码器 分类器实现结合 self-taught-learning

说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

matlab 分类 神经网络 语音 bp 数据 信号 特征

说明：应用背景 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的...

matlab 神经网络 识别 bp 用于 写字

说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

matlab 神经网络 bp pso 优化

说明：小波神经网络是一种以 BP 神经网结拓扑结构为基础，把小波基函数作为隐含层节点的传递函数，信号前 i句传播的同时误差反向传播的神经网络。 本程序是基于matlab的小波神经网络预测，小波基函数是Morlet母小波基函数，可以基于时间进行预测。将现有数据进行分组，让网络自己学习，与实际输出相比较，不...

神经网络 预测

说明：多层感知器（MLP）是映射输入数据集合到一组合适的输出前馈人工神经网络模型。甲MLP包括在有向图的节点的多个层的，具有完全连接到下一个每一层。除了输入节点，每个节点是一个神经元（或处理元件）具有非线性激活函数。 MLP利用称为反向传播用于训练network.MLP有监督的学习技术的标准线性感知的变形...

matlab

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，利用matlab GUI实现的串口编程例子，进行波形数据分析,包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，是一种双隐层反向传播神经网络。

算法 源码 识别 可以 编译 模式

说明：手写印地语数字识别在阿拉伯东部国家发挥着重要作用，特别是在阿拉伯银行支票的礼节金额。本文提出了一种有效的脱机手写印地语数字识别系统，并利用多层感知器神经网络（MLP）进行了开发。实现的系统识别分离手写印地语数字扫描使用扫描仪。该系统已经设计、实现和测试成功。采用误差反向传播算法对MLP网络进行训练。...

matlab

说明：有循环检测，周期性检测，是一种双隐层反向传播神经网络，有PMUSIC 校正前和校正后的比较，匹配追踪和正交匹配追踪，Relief计算分类权重，实现典型相关分析。

程序 一个 乘法 最小 处理

说明：应用背景在这个项目中，我们使用人工神经网络来识别手写字符。在这种情况下。手写字符的数字范围从0到9关键技术人工神经网络在目前的应用范围很广。该项目采用反向传播算法来解决所需的问题。

matlab 神经网络 识别 手写 基于 字符