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

：基于统计学原理的传统的民航客运量预测方法难以预测动态数据的内在结构和复杂特 性。为了提高民航客运量预测的准确性，利用人工神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性，选用RBF 神经网络为模型并利用MATLAB 编程实现了对民航客运量的准确预测。本文介绍了RBF 神经网络MATLAB 的相关知识，并以民航客运量的1978 年至2007 年的实际数据为例进行RBF 神经网络的训练与测试，实验结果表明，将RBF神经网络与MATLAB 结合运用在民航客运量预测中具有可行性，预测精度更高