神经网络具有较强的网络拓扑结构，因此通过使用神经网络的训练对手写数字识别。内含数据集，以及网络训练，对初学者有不错的帮助！

1、实现效果：见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124436438 2、基于神经网络的人脸识别系统（采用MATLAB实现） 3、适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。

基于神经网络的语音情感识别matlab代码

针对老式矿井输送机控制系统中存在的启动力矩小、启动电流大、调速范围窄等缺点,设计了基于神经网络PID控制器的开关磁阻电机调速系统,利用拥有自学习和自适应能力的BP神经网络建立速度自适应控制器。仿真结果表明,这种调速系统启动力矩大,转矩脉动小,具有较强的鲁棒性和良好的动态性能。

介绍了一体化虚拟温度传感器补偿仪，运用多传感器数据融合技术与神经网络技术，与虚拟仪器技术相结合创建了虚拟压阻式传感器的温度补偿系统。实验结果表明，该方法有效地抑制干扰因素，获得高稳定性测量结果。

基于神经网络信息融合的智能机器人

神经自行车 该项目在个人设备和资源上运行。 网站上没有使用跟踪器，并且它是免费的。 如果您喜欢它，请考虑通过捐赠或解锁iOS应用程序上的其他功能来支持它。 为什么会存在？ 世界各地的自行车共享服务都存在相同的问题。 骑行方式不平等会导致整个城市的自行车分配不均。 这迫使工人重新平衡使用大型车辆的服务，或者通过激励用户从整站解锁自行车。 这是全球所有对接系统中都存在的问题。 自行车共享应用程序不会为用户提供有洞察力的信息。 它们仅提供反映系统实际状态的信息。 但是以前的模式会影响实际状态，甚至可能影响未来。 通过不断地收集数据，我试图通过使用最近几天的可用性来预测可用性来解决此问题。 该存储库包含用于生成预测的实际代码。所有数据分析，处理和神经网络训练均由该项目完成。 我正在尽可能多地更新此项目，以使其适应不同城市的需求。 到目前为止，每天都会对毕尔巴鄂，马德里，纽约和伦敦等城市进

针对传统的专家系统在对异步电动机进行故障诊断时知识获取困难且无法解决新故障的问题,提出了一种基于神经网络的异步电动机故障诊断专家系统的设计方案,给出了系统结构及神经网络模型设计。仿真结果表明,该系统能够很好地结合专家系统与神经网络的优势,达到了异步电动机故障诊断的预期目标。

神经网络 基于神经网络的歌声合成库进行研究。 演示版 使用kiritan_singing数据库的基于神经网络的歌声合成演示（日语） 音频样本 Kiritan示例： ：//soundcloud.com/r9y9/sets/dnn-based-singing-voice 安装 Python 3.6或更高版本 ：需要开发版本（master分支） 开发版本。请查看安装的邮局。 火炬> = 1.x 请注意，上面列出的软件包应手动安装。安装它们后，您可以运行： python setup.py develop 安装其余的依赖项。 储存库结构 核心程式库： 命令行程序： 及其配置 食谱： Python docstring样式 菜谱 配方是用于重现实验的一组脚本和配置。用于进行实验的所有步骤均以独立方式提供。如果要构建唱歌语音系统，请查看目录。 背景 截至2020年2月，基于DNN的歌声合成工具在日

由于码间干扰的影响，导致可见光通信系统的误码率提升。为此，提出了一种基于人工神经元网络(ANN)的 接收系统，采用角度分集接收技术采集信号，并通过神经元网络对所获得的多组数据进行合并优化构成总的输出 信号。该接收系统可以有效地降低码间干扰对系统的影响，提高接收信号的信噪比(SNR)，降低系统的误码率 (BER)。采用Matlab 软件模拟仿真信号传输实验以验证该系统的性能及优越性。仿真结果表明，在信源与环境的 信噪比相同情况下，基于神经元网络均衡处理的分集接收系统误码率比传统的使用单输入单输出(SISO)技术的系 统误码率更低，并且可以减弱码间干扰所带来的影响。优化了可见光通信(VLC)系统的信道性能，具有广阔的应用 前景。