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。

一个基于BP神经网络PID控制，《先进PID控制及其MATLAB仿真》一个例子

一、引言自适应噪声抵消技术是一种能够很好的消除背景噪声影响的信号处理技术，应用自适应噪声抵消技术，可在未知外界干扰源特征，传递途径不断变化，背景噪声和被测对象声波相似的情况下，能够有效地消除外界声源的干扰获得高信噪比的对象信号。 从理论上讲，自适应干扰抵消器是基于自适应滤波原理的一种扩展，简单的说，把自适应滤波器的期望信号输入端改为信号加噪声干扰的原始输入端，而它的输入端改为噪声干扰端，由横向滤波器的参数调节输出以将原始输入中的噪声干扰抵消掉，这时误差输出就是有用信号了。在数字信号采集、处理中，线性滤波是最常用的消除噪声的方法。线性滤波容易分析，使用均方差最小准则的线性滤波器能找到闭合解，若噪声干扰类型为高斯噪声时，可达到最佳的线性滤波效果。 计算机论文www.lunwendingzhi.com； 机械毕业论文www.lunwenwanjia.com 在实际的数字信号采集中，叠加于信号的噪声干扰往往不是单一的高斯噪声，而线性滤波器所要求的中等程度噪声偏移，使线性滤波器对非高斯噪声的滤波性能下降，为克服线性滤波器的缺点，往往采用非线性滤波器，所以本文采用神经网络对信号进行滤波处理。二、基于BP算法和遗传算法相结合的自适应噪声抵消器在本文中，作者主要基于自适应噪声对消的原理对自适应算法进行研究，提出了一种新的算法，即BP算法和遗传算法相结合的自适应算法。 作者对BP网络的结构及算法作了一个系统的综述，分析了BP算法存在的主要缺陷及其产生的原因。传统的BP网络既然是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题，网络的极值通过沿局部改善的方向一小步进行修正，力图达到使误差函数最小化的全局解，但实际上常得到的使局部最优点。 管理毕业论文网www.yifanglunwen.com； 音乐毕业论文www.xyclww.com； 英语毕业论文www.lanrenbanjia.com； 学习过程中，下降慢，学习速度缓，易出现一个长时间的误差平坦区，即出现平台。通过对遗传算法文献的分析、概括和总结，发现遗传算法与其它的搜索方法相比，遗传算法（GA）的优点在于：不需要目标函数的微分值；并行搜索，搜索效率高；搜索遍及整个搜索空间，容易得到全局最优解。所以用GA优化BP神经网络，可使神经网络具有进化、自适应的能力。 BP-GA混合算法的方法出发点为： 经济论文www.youzhiessay.com 教育论文www.hudonglunwen.com； 医学论文网www.kuailelunwen.com； （1）利用BP神经网络映射设计变量和目标函数、约束之间的关系；（2）用遗传算法作实现优化搜索；（3）遗传算法中适应度的计算采用神经网络计算来实现。BP-GA混合算法的设计步骤如下：（1）分析问题，提出目标函数、设计变量和约束条件；（2）设定适当的训练样本集，计算训练样本集；（3）训练神经网络；（4）采用遗传算法进行结构寻优；（5）利用训练好的神经网络检验遗传算法优化结果。若满足要求，计算结束；若误差不满足要求，将检验解加入到训练样本集中，重复执行3～5步直到满足要求。 通过用短时傅立叶信号和余弦信号进行噪声对消性能测试，在单一的BP算法中，网络的训练次数、学习速度、网络层数以及每层神经元的节点数都是影响BP网络的重要参数，通过仿真实验可以发现，适当的训练次数可以使误差达到极小值，但是训练次数过多，训练时间太长，甚至容易陷入死循环，或者学习精度不高。学习速度不能选择的太大，否则会出现算法不收敛，也不能选择太小， 会使训练过程时间太长，一般选择为0.01～0.1之间的值，再根据训练过程中梯度变化和均方误差变化值确定。基于梯度下降原理的BP算法，在解空间仅进行单点搜索,极易收敛于局部极小，而GA的众多个体同时搜索解空间的许多点，因而可以有效的防止搜索过程收敛于局部极小，只有算法的参数及遗传算子的操作选择得当，算法具有极大的把握收敛于全局最优解。使用遗传算法需要决定的运行参数中种群大小表示种群中所含个体的数量，种群较小时，可提高遗传算法的运算速度，但却降低了群体的多样性，可能找不出最优解；种群较大时，又会增加计算量，使遗传算法的运行效率降低。一般取种群数目为20～100；交叉率控制着交叉操作的频率，由于交叉操作是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉率通常应取较大值，但若过大的话，又可能破坏群体的优良模式，一般取0.4～0.99；变异率也是影响新个体产生的一个因素，变异率小，产生个体少，变异率太大，又会使遗传算法变成随机搜索，一般取变异率为0.0001～0.1。 由仿真结果得知，GA与BP算法的混合算法不论是在运行速度还是在运算精度上都较单纯的BP算法有提高，去噪效果更加明显，在信噪比的改善程度上，混合算法的信噪