BP神经网络训练数字识别

-手写-识别:MATLAB自编程实现BP神经网络手写数字识别

matlab+BP神经网络 手写体数字识别训练程序（含训练数据）。 包含5000张手写字数字图片（20x20像素），以及matlab训练程序。

图像识别技术，Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

BP神经网络实现图像识别（BP神经网络实现图像识别，批量输入图像得到识别结果。）

识别0-9十个数字，BP神经网络数字识别源代码使用说明第一步：训练网络。使用训练样本进行训练。（此程序中也可以不训练，因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了，读者使用时可以直接识别）第二步：识别。首

BP神经网络源程序及训练样本,有源码,相信对您会有帮助。

利用PSO训练BP神经网络的matlab代码。粒子群算法优化BP神经网络，可用于指标预测(BPneuralnetworkoptimizedbyParticleswarmoptimization(PSO

最经典的神经网络就是BP神经网络，对神经网络的训练至关重要，本文讨论如何合理选取样本集容量

通过MATLAB编程，使用粒子群训练bp神经网络权值和阀值，程序附有详细注释，大家共同学习.

利用两层BP神经网络训练加权系数。两组3输入为[1 2;-1 1;1 3],希望的输出为[1 1;1 1].隐层的转移函数取S型转移函数，输出的转移函数线性转移函数。