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基于神经网络的数字字符识别
- 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
行人和自行车交通识别
- 这是一篇关于基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法的论文，希望对大家有所帮助。
基于RBF神经网络的CPI预测
- 采用RBF神经网络的结构、特性和训练算法，根据CPI(消费者物价指数)与其影响因素之间存在的映射关系，应用神经 网络建立了多因素非线性时间序列预测模型。最后通过仿真实验和研究，把RBF神经网络与传统的BP网络预测结果进行比较，结果证明，该模型的预测精确度更高，结果令人满意。
支持向量机非线性回归通用MATLAB源码
- 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。
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
债务危机预警
- BP神经网络实例分析BP神经网络实例分析