基于BP神经网络的滚动轴承故障诊断，内附故障数据

VS2010环境下开发的基于BP神经网络的数字识别系统 本系统可以识别彩色数字 已经多数字数字 仅供学习交流

基于BP神经网络对几种字体0-9的数字识别(MATLAB源码) 注：代码内部默认将程序文件放在F盘，可自行更改。

基于BP神经网络的电力系统负荷预测，亲测有效实用。数据可自行更改

利用BP神经网络识别语音信号，文档已包含语音数据，可直接运行，运环境为matlab

讲述了什么是神经网络，已经bp神经网络如何在车牌识别中应用，通过本篇文章，可以实现简单的神经网络，当然浮渣的神经网络需要继续学习。

一、实验要求 采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。 二、BP神经网络的结构和学习算法 实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为 ，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为 ,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。 BP神经网络的结构 BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。 BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。

基于BP神经网络实现共享单车数据预测，环境：anaconda+jupyter notebook。文件包含代码+数据集

基于BP神经网络的电力负荷预测研究，内容包含了MATLAB代码实现

本ZIP文件包含了经典的手写数字的bmp数据，共{0,1,2，……，9}10个类，每个类包含500个数据；然后对图片进行二值化处理，采用patch来对每张image提出特征，最后设计神经网络对特征进行训练，并用得到的net来测试TestingSet，经过调解参数，测试精度可以达到95%左右。整个实现过程是基于matlab语言的，code清晰，明了，简单易懂，绝对值得算法爱好者探究。