说明：运用bp神经网络方法实现对8*16像素的手写体0~9数字识别的代码，列出了训练样本以及测试样本

MATLAB数字识别 手写体matlab BP--手写数字 BP手写数字 手写体识别

说明：详细画出了时域和频域的相关图，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

测试 源程序 map 概率 最大 准则

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

算法 智能 测试 源程序 函数 优化

说明：Matlab实现界面友好，针对EMD方法的不足,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，微分方程组数值解方法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，基于分段非线性权重值的Pso算法。

matlab 算法 测试 pso 程序 配置 基于 优化 容量

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，本科毕设要求参见标准测试模型，利用matlab写成的窄带噪声发生，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。

算法 图像 测试 源程序 一个 增强 相关

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对信号进行频谱分析及滤波，时间序列数据分析中的梅林变换工具，采用波束成形技术的BER计算，多目标跟踪的粒子滤波器，滤波求和方式实现宽带波束形成。

算法 测试 源程序 函数 使用 最小 粒子

说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本，然后对样本进行随机排列，并分成训练样本和测试样本。由于每次运行，样本都是随机排列的，能够保证测试的有效性。

说明：应用背景小波神经网络采用传统 BP算法，存在收敛速度慢和易陷入局部极小值两个突出弱点。本文建立了基于遗传算法的小波神经网络股票预测模型GA-WNN。该模型结合了遗传算法的全局优化搜索能力以及小波神经网络良好的时频局部特性。运用MATLAB 对拟合和预测过程进行仿真。结果表明，该模型能有效地提高预测精...

matlab 算法 神经网络 遗传 优化

说明：基于双隐含层BP神经网络的预测,有数据可测试

神经网络 bp 基于 预测 隐含

说明：该程序是应用BP神经网络做一个简单的数值的修改，并回归预测，里面有MAE.MRE.RMSE的求解代码，测试过是可以用的。