Advertisement

该BP神经网络项目，使用C语言在单片机上进行计算，并已修复其中的错误。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过在计算机环境中进行训练，并将获得的训练参数传递给单片机，单片机随后负责对这些参数进行仿真模拟。值得注意的是，此前已经在STM32F4平台上已经成功地完成了类似的仿真验证。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 修正了Bug的单片机BP神经网络C语言工程
    优质
    本项目为一个基于单片机平台的BP（反向传播）神经网络C语言实现工程，已修复若干关键性Bug，优化了算法性能和稳定性。 在计算机上进行训练后，将训练得到的参数传递给单片机进行仿真。之前已经在STM32F4平台上成功完成了仿真实验。
     
  • 基于C语言的BP神经网络工程项目
    优质
    本项目采用C语言实现BP（反向传播）神经网络算法，应用于各类工程问题解决，如模式识别、预测分析等，旨在优化计算效率和资源利用。 我已经在STM32上使用过BP神经网络的C语言版本，并且它可以在单片机上运行。
     
  • 用C#语言实现BP神经网络算法
    优质
    本项目使用C#编程语言实现了经典的BP（反向传播）神经网络算法。通过代码构建和训练神经网络模型，以解决分类与回归等机器学习问题。 使用C#实现BP神经网络算法可以支持训练、泛化，并允许用户自行设定动量因子和学习速率。此外，该算法还能动态绘制相对误差图。
     
  • C语言中的BP神经网络实现
    优质
    本项目旨在通过C语言实现BP（反向传播）神经网络算法，探讨其在模式识别、函数逼近等问题上的应用。 BP神经网络基于VC++平台可以应用于模式识别领域，例如人脸识别和车牌识别，并且也可以用于数据预测及模拟仿真。
     
  • 在MATLAB中使用BP神经网络进行数据分类
    优质
    本教程介绍如何利用MATLAB平台构建并应用BP（反向传播）神经网络模型来进行数据分析与分类，适合初学者快速上手。 在MATLAB环境下使用BP神经网络进行数据分类。
     
  • C语言实现的BP神经网络
    优质
    本项目采用C语言实现了经典的BP（反向传播）神经网络算法，适用于解决分类与回归等基本机器学习问题。代码简洁高效，易于理解和扩展。 用C语言实现的BP神经网络库已经准备好，接口已编写完成，可以直接调用，并且有详细的注释。这是一个未经改进的标准BP网络实现。
     
  • 用通俗语言解读神经网络与BP算法——让你爱上学神经网络
    优质
    本书以浅显易懂的语言解析了复杂的神经网络及其背后的BP算法原理，旨在激发读者的学习兴趣，使大家轻松爱上这一前沿科技领域。 本系列将为大家生动形象地讲解神经网络的来源及相关知识点，并通过案例清晰地介绍BP算法的发展过程。 1.1 神经网络的起源 1.2 感知器的认知过程解析 1.3 逻辑或与感知器代码实现详解 1.4 探讨感知器网络、S型神经元及激活函数的作用 1.5 对神经网络结构进行详细解释 1.6.1 神经网络BP算法的预备知识介绍 1.6.2 BP算法W7过程实战演练解析 1.6.3 W1过程详解与总结回顾 1.6.4 利用Python实现BP算法执行流程
     
  • 改进型BP神经网络算法及其应用分析-改进型BP神经网络算法及其应用分析.rar
    优质
    本资源探讨了改进型BP（反向传播）神经网络算法，并对其在多个领域的应用进行了深入分析。通过优化学习速率和引入动量因子等方法，提升了算法的训练效率与性能稳定性，适用于模式识别、数据预测等领域。提供详细理论说明及实验结果对比。 本段落提出了一种改进的BP神经网络算法，并探讨了其应用。BP（反向传播）算法是目前最广泛应用的一种神经网络学习方法，然而原始的BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解以及难以确定隐层节点数量等问题。为解决这些问题，研究者们提出了多种改进方案，在此基础上本段落提出了一种新的改进措施：在原有的BP算法基础上进行优化，通过分析误差的变化趋势来动态调整权重值以加快网络的学习效率；同时利用数学推导从理论上证明了该方法的有效性。 为了验证这一新算法的效果，作者使用MATLAB软件进行了仿真测试，并将其与其他现有方案的结果做了比较。实验结果显示，在收敛速度和抗噪能力方面，改进后的BP神经网络表现出显著的优势，进一步证实了所提算法的实际可行性与优越性能。关键词包括：神经网络、反向传播算法及模式识别等。 此研究有助于提高BP神经网络的训练效率及其在实际应用场景中的表现效果。
     
  • 使用Python-DeepImagePrior通过神经网络进行图像修复
    优质
    本项目利用Python实现基于深度学习的图像修复技术Deep Image Prior，通过自监督训练神经网络模型来恢复受损或缺失的图像部分。 Deep Image Prior是一种利用神经网络技术来修复图像的方法。这种方法通过深度学习模型的先验知识来进行高效的图像恢复与重建工作。
     
  • Python 使用 GA 算法改进 BP 神经网络
    优质
    本文探讨了如何通过遗传算法（GA）优化BP神经网络参数，以提高其在特定任务中的性能。结合Python编程语言实现该方法，并分析实验结果。 GA 算法优化 BP 神经网络的基本理论： 遗传算法（GA）是一种模拟自然选择和遗传机制的搜索方法，通过模仿生物进化过程中的选择、交叉及变异操作来寻找最优解。 在 GA 中，问题的解决方案被表示为染色体，并且通过一系列群体内的个体基因操作不断优化这些方案。 BP 神经网络（BPNN）是一种常用的前馈神经网络结构，它利用梯度下降法训练模型参数以实现输入与输出之间的复杂映射关系。 在 BPNN 中，误差是根据目标输出和实际输出的差异来计算，并通过反向传播这一过程更新权重及偏置值。 GA 优化 BPNN： 将 BP 神经网络中的权重和偏差作为遗传算法中染色体的一部分，整个神经网络模型则构成了 GA 的搜索空间。 在每一代进化过程中，使用训练数据集来评估每个个体的适应度，并以此为依据生成新的种群成员。通过选择、交叉与变异操作不断改进解决方案的质量。 迭代优化过程： 每次迭代都用训练样本更新 BP 网络参数并计算其适应性得分； 根据这些分数决定哪些个体可以参与繁殖，包括执行交叉和突变等遗传学操作； 重复上述步骤直至满足预定的终止标准（如达到最大代数或特定精度水平）。