神经网络算法，可以进行故障模式识别分类，准确率较高
神经网络算法，可以进行故障模式识别分类，准确率较高
基于MATLAB的车牌识别系统，识别准确率高，运行速度快，可供参考学习
根据收集到的资料的连续性，本次研究利用1988～2002年15组地面沉降历史观测数据和对应的当年及前一年的开采量、年均水位组织训练，以2003年和2004年的实测地面沉降数据校验模型的预测能力，尝试多种试验性网络结构，...
不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~给大家准备的...
使用bp神经网络算法识别手写阿拉伯数字图像，三层的误差反馈神经网络，可输出准确率，数据集为60000条数据，每条数据是一张28*28的图片
python实现BP神经网络回归预测模型，使用BP神经网络的实现手写数字识别，一万字报告，matlab. Although BP neural network performs well in handwritten numeral recognition, it can not be ignored that the ...
征变换的思想在计算机视觉中应用广泛，一种就是颜色直方图的概念
为了实现对逆变器电路故障位置快速精确定位,减少停工检修时间,提高运行效率,提出一种基于BP神经网络的变频器逆变电路开关器件开路故障诊断方法。使用MATLAB对逆变电路建模和仿真,从输出电压波形直接采样提取故障信号...
matlab的bp神经网络算法以及准确率的计算，训练函数采用lm算法
通过BP神经网络实现图像压缩，相较于其他方法，该方法准确率高
并将提取到的特征向量作为BP神经网络的训练数据，同时引入SVM分类器来提高目标类型识别与分类的准确率。测试表明，文中提出的模型可有效识别常见的医疗废物，平均分类准确率与仅使用BP神经网络的模型相比高出5.81%，...
本例中包含两层BP神经网络模板程序（可以直接调用，可定制中间层神经元个数，设置学习率，绘制衰减曲线，可用于简单的模式识别和预测）、一个调用的例程（包括简单的数据预处理如归一化的使用，测试结果准确率为98.3...
利用BP神经网络高度的自学习和容错能力,通过模拟退火算法全局搜索能力优化BP神经网络的连接权重与阈值,克服BP神经网络的缺陷,以提高评价结果的准确性。结果表明,BP与SABP网络40组检测样本准确率分别为92. 5%和97. 5%...
通过遗传算法对图像数字阈值分割提取特征，通过BP神经网络得到数字验证码识别准确率 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看...
本文采用BP神经网络对葡萄酒种类进行模式识别，通过对在意大利同一区域里三种的葡萄酒的化学成分分析，数据含有178个样本，每个样本含有13个特征分量，每个样本的类别标签已定。其中将这178个样本的65%作为训练样本...
BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。...
1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B...
因此，为了提高变压器故障诊断准确率以及在小样本数据下的诊断性能，提出了基于残差BP神经网络的变压器故障诊断方法。所提方法采用堆叠多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度，将传统BP神经网络的恒等映射学习...
为了提高基于BP神经网络的手写体数字识别分类器的准确率与训练速度，针对基于BP神经网络的手写体数字识别分类器，从代价函数、权值初始化、正则方法消除过拟合几个方面对BP神经网络算法进行了改进。并使用MNIST数据...
针对矿用通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,提出一种用动态适应布谷鸟搜索算法优化BP神经网络并进行故障诊断的方法。利用动态适应布谷鸟搜索算法的全局搜索能力,求解神经网络的最优初始参数;然后对BP神经网络进行...
基于 MATLAB 的反向传播（Backpropagation，简称BP）神经网络的数字图像识别通常包括以下步骤和原理： 1. 数据准备 首先，需要准备用于训练和测试的数字图像数据集。数据集应该包含各种类别的图像样本，并且每个...
使用 matlab对 BP神经网络算法进行编程，对数据进行训练和预测，有很好的预测的效果，可作为神经网络预测的通用算法。
为克服BP神经网络算法在故障诊断应用中的缺点,提出了粒子群优化BP神经网络的方法,并在此基础上优化BP神经网络的结构来提高准确率。最后,通过对变压器故障诊断在Matlab中的仿真结果,验证了此方法有较高的准确率和较快...
通过对集成误差公式的理论分析，提出了...该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。
训练集包括10种叶片，每种叶片20张图片，训练集数据为这200幅图片计算得到的叶片特征数据，每张图片提取10种形状特征参数，测试集数据和训练集数据一样，经过两层隐含层的bp神经网络训练，得到准确率和混淆矩阵图
用matlab和python实现创建BP神经网络，对鸢尾花数据集进行分类
为提高测井岩性识别的自动...提出了利用GA算法来同时优化BP神经网络的结构和连接权值的解决方案,建立了基于GA优化BP神经网络的测井数据岩性识别模型。该模型通过彬长矿区实际数据的检验,获得了较高的识别速度和准确率。
用BP神经网络对四种语言进行识别，并且显示其识别的准确率
基于MATALB编程，用遗传算法优化BP神经网络权值阈值，并用改进的BP神经网络进行分二分类仿真测试，改进的BP神经网络分类准确率更高，代码完整，数据齐全，可以运行，注释详细，方便扩展到其他数据
一、模式识别神经网络在matlab命令窗口输入：nnstart 或 nprtool 就可以进入matlab神经网络GUI二、鸢尾花数据集iris示例1.输入数据集，划分训练集、测试集load fisheriris;[m,n]=size(meas);data=zeros(m,n+1);data...