基于神经网络的压电SSA信号解耦的仿真研究

随着互联网技术的不断普及与创新，各个领域产生的图结构数据正在激增。对大规模图结构数据实现高效的查询与匹配是大数据时代的重要任务，图匹配作为图结构数据的基础算法正发挥着重要的作用。

摘要:BP神经网络具有较强的容错性和自适应学习能力，因而在数字图像识别领城有若广泛的应用。本丈在经典BP神经网络的基本算法的基础上，对BP算法的参数设1进行了优化，实现了一种基于分类的改进BP神经网络

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。

提出使用广义回归神经网络进行敦煌壁画的数字化修复保护研究。通过各向异性扩散去除.待修复壁画图像的噪声,使用形态学膨胀算子提取待修复区域的边界像素点,利用与待修复区域边界邻域.像素相似的样本像素块作为广

基于神经网络的房地产估价研究,沈瑞平,,随着我国房地产市场体逐步确立并走向完善,房地产估价在房地产市场中扮演越来越重要的角色,并且服务范围越来越广。目前我国房地

基于车牌识别的BP神经网络算法的研究，主要是研究神经网络的鲁棒性，使网络更好的适应不同的测试样本

基于Spiking神经网络的脑运动分类研究

在这份毕业论文中，我们研究了基于Matlab的BP神经网络的应用。通过对神经网络的建模和实验验证，我们展示了其在某些领域的有效性和实用性。通过对数据的处理和训练，我们成功地构建了一个可以用于特定任务的

为一Matlab仿真程序，利用神经网络算法实现对伺服系统中摩擦力矩的补偿，实现伺服系统对输入信号的精确跟踪。

1． 熟悉掌握Matlab神经网络工具箱的使用；2． 理解反向传播学习算法（BP）的原理，并利用BP算法实现函数逼近功能；3． 认识隐含层神经元个数与训练函数对神经网络训练次数的影响。