参考周爱民教授机器学习公式推导过程及相关伪代码，使用简单易懂的语言将其编写出来，注释挺多，很适合编程新手。

数字化胶片字符识别系统智能化的重点技术是数字图像处理技术，一方面改善成像胶片图像的质量，凸显出胶片中的字符信息便于字符定位与分割处理；另一方面，高质量，高清晰度的数字化字符胶片，可以构建正确率更高的字符数据库，便于最终的胶片字符识别，有效地提高了字符识别的正确率。数字化胶片字符识别系统智能化的关键技术是BP神经网络的搭建，一个高效的神经网络决定了能否正确识别输入的胶片字符信息，然而，正确的特征提取与准确的字符定位是确保神经网络识别的前提条件，所以，数字化胶片字符识别系统需要各模块均需要选择精确高效的实现算法。 胶片字符识别系统的原理：首先，使用MATLAB将采集到的图像信息读入，在X射线胶片识别系统中，其识别胶片图像中存在大量的随机噪声，图像分辨率低等不利于识别的因素，所以采用一系列的方法对图像信息进行预处理，如：图像降噪，图像增强，数字形态学处理等一系列操作。对于处理好的图像，分析不同像素点分布与边缘的相应变化范围，这样就可以确定字符的大致位置，由此分割出胶片的矩形区域；使用二进制编码方法对矩形区域进行处理后，使用相应的阈值将其分割成一个字符，将提取的训练样本的特征向量分配给BP神经网络进行训练，对待识别的样本放入已经训练好的BP神经网络中进行识别。由于输入的是RGB图像，其含有大量的颜色信息，这些颜色信息占用计算机的大量的存储空间，处理速度会变慢，为了计算机可以更快更高效地处理数据，所以颜色信息图像必须先执行预处理，转化为灰度图像，同时还需要执行一系列操作，如边缘检测，形态学处理，闭合，侵蚀，开放和关闭等，然后定位与识别胶片字符，最后在MATLAB2014a环境下设计GUI界面。 本章通过叙述胶片字符识别的研究背景与意义，并了解到国内外无损检测中的射线检测与字符识别的研究现状与一些先进技术与算法，并运用不同算法与方案设计字符识别系统，在此基础上，选择了BP神经网络进行对胶片字符识别系统设计，该系统可以在交通、医学、化工等更多领域得以推广运用。本论文的研究内容主要包括： （1）通过收集大量不同类型的存在字符信息的胶片图像，为BP神经网络训练与测试过程积累大量的原始数据； （2）确立胶片字符识别系统的整体架构和研究思路； （3）对收集到的胶片图像进行图像预处理操作，如灰度化、图像增强； （4）从预处理后的图片中分割出字符，建立数据集； （5）搭建BP神经网络，进行反复训练自学习与测试，再识别单个胶片字符； （6）设计GUI界面并显示结果。

Ｇ频段将采 用３ ＧＨ ｚ 以上 的更 髙频段 ， 基站覆盖 范围 缩小 ， 基站密度加大 。 面对密度更大 的 ５Ｇ 网络 ， 传统   以小 区为对象 的 网络监 控方式 ， 将使我们面 临海量 的质量 问题 而无 法应对 。 本文提 出一 种全新 的基于 神经   网 络优化思想 ， 利用 密度聚类技术研究 问题 点之间 的空 间 和 时 间 的 相关性 ， 挖掘区域共 性。 把对 网络负面   影响 大的 区 域作为 ５ Ｇ网络问题 的监控对象 ， 提升 网络监控智 能化水平 ， 快速发现网 络热点 问题 ， 降低人力   需求 。   ；无线通信；网

神经网络模型对任意函数具有逼近能力、学习能力、自组织和自适应能力，能够比较精确的描述因素之间的映射关系。并且神经网络模型在应用中的优势在于，它结构简单，学习方法快，推广能力优异。因而可以对于商业银行的信用风险进行一个较为准确的评估。

Matlab实现基于神经网络的文字字母识别

基于神经网络的打外星人游戏VC程序代码。

本文使用BP神经网络，肿瘤数据采用美国新墨西哥州立大学Neuroimaging中心提供的、由高性能光学显微镜采集的肿瘤细胞和健康组织细胞的一系列数据，在Matlab环境下通过采取肿瘤患者的医学指标，建立BP神经网络，使用500组数据对网络进行训练，并且通过调整隐层节点的数量以及参数来达到网络的快速收敛和更高的准确率，最终使用随机的69组数据进行网络测试，得到较好的预测精度。BP网络的应用，为解决肿瘤的良性与恶性的早期诊断，给出了一定的参考方法。

基于神经网络的高校学生信用模糊评价模型研究，陈静，熊庆宇，本文为更有效地对高校学生信用进行综合评价，建立了高校学生信用评价多级指标体系，提出了一种基于神经网络的评价模型。模型将模

将tensorflow训练的模型放入android中实现手机的智能识图，经过优化后，app大小只有60M左右，可以识别1000种日常的物品，每一个类别又有小分类（如狗的种类）。

车牌识别算法的训练数据集，每个字符大约有500~800张不等，每张字符图片的像素大约是28*28，用dropout等正则化避免过拟合的话，训练集是足够的。