基于BP神经网络的字符识别系统~用MATLAB编写`包括论文~以及代码~适合于毕业设计-BP neural network-based character recognition system using MATLAB ~ `~ including papers and code ~ suitable for graduate design 字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的

本论文在较为系统地分析模糊神经网络理论和遗传算法基本原理的基础上，，提出一种基于补偿模糊神经网络的控制方法，通过补偿模糊推理和快速学习算法的引入，构造补偿模糊神经网络控制器，实现模糊网络结构和参数的优化及matlab仿真。

　提出一种基于分形理论和BP 神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像 的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB 格式转化为HSI 格式,然后,根据亮度计算分 数维、多重分形广义维数谱q-D( q) 和“空隙”等基于分形的纹理特征,同时加入归一化的色度和饱和度作为光 谱特征,采用BP 神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验,结果证实该方法行之有效。-Based on fractal theory and BP neural network

支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。