论文研究基于BP神经网络和Bagging算法的入侵检测.pdf

基于遗传算法的BP神经网络图像复原算法研究pdf简单的中文

随着训练数据的增加以及机器性能的提高，基于卷积神经网络的目标检测冲破了传统目标检测的瓶颈，成为当前目标检测的主流算法。因此，研究如何有效地利用卷积神经网络进行目标检测具有重要价值。首先回顾了卷积神经网

行人检测一直是目标检测研究与应用中的热点。目前行人检测主要通过设计有效的特征提取方法建立对行人特征的描述，然后利用分类器实现二分类。卷积神经网络作为深度学习的重要组成，在图像、语音等领域得到了成功应用

车型识别是智能交通系统中的一个重要组成部分,近年来已成为国内外研究热点之一。提出了一种基于特征提取的车型识别方法。该方法首先对车辆图像进行预处理;然后通过图像边缘检测、图像纵横填充、图像修正方法进行车

为了提高数字识别的准确性和可靠性,将BP神经网络应用于数字识别,并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权值对收敛速度的影响,选取了最佳的隐层节点数和权值初始化函数,实现了基于BP神经网络

Matlab中的Simulink提供了大量的可用于实现BP网络的模块,通过应用Simulink中的模块构建了一个BP网络,并通过一实例验证了所构建的BP网络的可行性.从而使应用BP网络来解决许多领域的

Research on BP Neural Network Implementation Based on MATLAB

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基于RBF和BP神经网络整定PID控制比较，张文霞，袁健，通过BP神经网络和RBF神经网络在MATLAB仿真软件下对相同被控对象的近似数学模型进行PID控制整定的效果比较出两种神经网络算法的各自优�

本文采用经验模式分解（EMD）和BP_AdaBoost神经网络对油价进行建模。 基于这两种方法的优势，我们通过使用它们来预测油价。 在一定程度上有效地提高了短期价格预测的准确性。 将该模型的预测结果与