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。
2021-05-23 22:48:05
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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
2021-05-22 10:43:36
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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）。
2021-05-19 10:30:39
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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。
2021-05-17 16:08:00
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采用BP神经网络对反馈进行学习，可以根据整个系统运行状态，不断自动调整三个PID控制参数，而不像传统PID控制需要人工调整。因而比传统的PID控制算法更具有良好的灵活性和的适应性。
2021-05-17 16:00:10
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西电网信院人工智能课程实验报告，利用遗传算法解决 TSP 问题及可视化程序，基于神经网络的 MNIST 手写数字识别，python实现
2021-05-15 11:56:39
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