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基于BP神经网络的音频信号识别的matlab源代码
BP神经网络在非线性函数逼近方面有优良特性。通过一系列图像处理技术，可以利用BP神经网络对图像的识别。实践证明,采用BP神经网络，可以快速有效的对图像进行识别，具有较高的使用价值。
用于神经网络初级学习，文档里含有文件来源及文件使用方法，此资料仅用于学习交流。
人工神经网络模式识别方法是近些年提出的新方法，为字符识别研究提供了一种新手段，它具有一些传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自学习能力。因而，采用神经网络识别方式是一种很好
基于BP神经网络的模式识别(matlab)
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
为了利用测井信息识别潘庄地区的沉积特征,通过对潘庄区块钻井取芯和测井等资料的分析,建立了潘庄区块的山西组沉积微相模式。在此基础上,提取出已知沉积微相的自然伽马测井曲线的特征参数,运用MATLAB中的B
matlab实现神经网络,基础,十分详细说明。
BP神经网络的利用输入xy输出xy，用python语言编写的
人工神经网络的学习 1.1 什么时候可以用神经网络？ 1.2 分类还是回归？(classification or regression)
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