吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害，为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型，将吉林省永吉县作为研究区，选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11 个评价因子，利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析，再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ＲOC曲线对模型的准确性进行验证分析，得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%，预测率分别是87. 3%、84.3%、85. 6%。结果表明: 神经网络模型的精度最高，更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价

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机器人利用神经网络进行壁障，下载的朋友如要进行仿真需要针对自己的实验或论文的现实内容进行改动

论文研究-基于神经网络技术的商业银行信用风险评估.pdf,  研究了神经网络技术在商业银行信用风险评估中的应用．实证结果表明， 与传统统计方法（判别分析）相比， 神经网络技术具有更高的预测精度和更强的鲁棒性。

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通过具有非周期性采样数据的事件触发控制来稳定基于神经网络的控制系统

由于印刷品在覆膜前后存在着明显的颜色偏差，在实际生产中需要根据覆膜颜色的变化规律建立一套新的标准来指导机台生产，以保证印刷成品与客户签样的一致性。为了实现覆膜后的印刷样与客户签订的标准样之间的匹配，提出采用数码打样模拟印刷样的方式研究覆膜色彩变化规律，并利用BP神经网络建立覆膜前后色度值的映射关系，从而建立新的适用于覆膜工艺的特性文件进行数码打样，以输出的数码样来指导印刷环节，为企业提供一种低成本、高效率的色彩管理解决方案，实验数据表明该方案的可行性和准确性。

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基于神经网络的货币编码的识别与研究，张平， 杨一平，由于货币图案、大小不一，种类繁多，编码字符类型和大小不同，编码块背景图案复杂，流通过程中产生的污染和损害，这些均给自动识

针对自主吸尘机器人非结构化的工作环境及避障的实时性要求，提出融合了超声波传感器和红外传感器的混合视觉算法，并且基于BP神经网络的传感器信息融合技术进行了实验。