论文研究基于AutoEncoder的BP神经网络改进 .pdf

在某露天矿由于爆破参数与岩石特性不相符合,导致爆破效果不是太好,大块率高,留有根底,炸药单耗偏高,大块率高势必会导致二次破碎的费用偏高,还会对铲装运输等后续程序产生影响,这都直接影响着矿山的经济效益。

基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别，朱婷婷，魏海坤，为了对大规模的手写数字进行快速有效的识别，本文提出了AP算法和BP神经网络算法结合的手写数字识别方法。该方法通过AP聚类消除训练

论文研究-基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测.pdf, 月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此，提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先

系统地介绍了粒子群优化算法,将粒子群优化算法用于BP神经网络的学习训练,提出了一种改进的粒子群算法——最具影响粒子PSO算法BIPSO,并利用复合适应度即均方误差和误差均匀度之和作为BIPSO训练神经

对于数字视频镜头突变切换的检测，一般有模板匹配法、直方图法等基本算法，但这些算法都需要确定阈值，并在实际检测中通常达不到较高的检测精度。提出了一种新的基于BP神经网络的视频镜头突变检测算法，该算法选取

BP神经网络原理及MATLAB仿真,BP神经网络的优化算法研究

基于Matlab工具箱，文中附有有部分源程序，对神经网络学习很有用

PSO-BP神经网络论文，使用PSO优化BP神经网络的输入，加快神经网络的收敛速率

基于主成分分析（PCA）和反向传播神经网络，建立库存预测模型，以云南白药（000538）为例，从库存技术分析中选择29个指标，降维后输入神经网络。通过对不同参数数据实验中均方误差（MSE）和均方绝对误

针对煤矿井下热动力灾害监测方式单一、易产生误判漏判等问题，提出了一种基于BP神经网络的矿井热动力灾害监测方法。该方法通过分析矿井热动力致灾因素之间的相互耦合关系，利用多源数据融合的数据-特征-决策三级