opencv中BP神经网络的使用

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数.离散值或者向量的函数,这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法. 具体步骤 这里以一个普遍实用的简单案例为例子进行编程的说明. 假设一组x1,x2,x3的值对应一个y值,有2000组这样的数字,我们选择其中1900组x1,x2,x3和y作为样本,其余100组x1,x2,x3作为测试数据来验证.   首先需要读取这些数据,并把数据赋值给input 和 output . 我是把数据存储

本文学习笔记是自己的理解,如有错误的地方,请大家指正批评,共同进步,谢谢! 之前的教学质量评价,只是通过对教学指标的简单处理,如求平均值或人为的给出各指标的权值来加权求和,其评价结果带有很大主观性.利用BP神经网络建立教学质量评价系统的模型,通过调查分析得到教学评价指标,将其标量化成确定的数据作为其输入,用BP神经网络训练后作为实际输出,将之前得到的教学效果作为期望输出.比较期望输出与实际输出的误差.当误差达到期望的最小值时,认为训练成功.训练成功后可以得到比较准确的权值和阈值,用训练成功后的网

1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈网络.本文只介绍BP神经网络工具箱. 2.BP神经网络工具箱介绍 BP神经网络学习规则是不断地调整神经网络的权值和偏值,使得网络输出的均方误差和最小.下面是关于一些BP神经网络的创建和训练的名称: (1)newff:创建一前馈BP网络(隐含层只有一层) (2)newcf:创建一多层前馈BP网络(隐含

BP神经网络的基础介绍见:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50274471,这里主要以公式推导为主. BP神经网络又称为误差反向传播网络,其结构如下图.这种网络实质是一种前向无反馈网络,具有结构清晰.易实现.计算功能强大等特点. BP神经网络有一个输入层,一个输出层,一个或多个隐含层.每一层上包含了若干个节点,每个节点代表一个神经元,同一层上各节点之间无任何耦合连接关系,层间各神经元之间实现全连接,即后一层(如输入层)的每一个神

BP 神经网络中的 BP 为 Back  Propagation 的简写,最早它是由Rumelhart.McCelland等科学家于 1986 年提出来的,Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 <Learning representations by back-propagating errors> .随着时代的迁移,BP神经网络理论不断的得到改进.更新,现在无疑已成为了应用最为广泛的神经网络模型之一.让我们一起来探索下 BP神经网络最初的 基本模型和概念! 从神经

原文地址:http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44657439 今天来讲BP神经网络,神经网络在机器学习中应用比较广泛,比如函数逼近,模式识别,分类,数据压缩,数据 挖掘等领域.接下来介绍BP神经网络的原理及实现. Contents   1. BP神经网络的认识   2. 隐含层的选取   3. 正向传递子过程   4. 反向传递子过程   5. BP神经网络的注意点   6. BP神经网络的C++实现 1. BP神经网络的认识    

语音特征参数MFCC的提取及识别 (2012-09-07 20:24:03) 转载▼ 耳蜗实质上相当于一个滤波器组,耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的,在1000HZ下,人耳的感知能力与频率成线性关系:而在1000HZ以上,人耳的感知能力与频率不构成线性关系,而更偏向于对数关系,这就使得人耳对低频信号比高频信号更敏感.Mel频率的提出是为了方便人耳对不同频率语音的感知特性的研究.频率与Mel频率的转换公式为: MFCC在一定程度上模拟了人耳对语音的处理特点,应用了人耳听觉感知方面的研究成果,

权值 BP网络中 w(1,1)  表示第 1 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值.                w(1,2)  表示第 2 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值.             ...w(1, j )  表示第 j 个输入矢量在输入层和隐含层中的权值. w(2,1) :第 1 个输入矢量在隐含层和输出层中的权值....   若w( i , j ) 中i > 2,则有多个隐含层. 1. net.IW 属性定义了从网络输入向量到网络层的权值向量(即输入层的权值向量)结构.

BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法,其主要特点是信号前向传递,而误差后向传播,通过不断调节网络权重值,使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近,以达到训练的目的. 一.多层神经网络结构及其描述 下图为一典型的多层神经网络. 通常一个多层神经网络由L层神经元组成,其中:第1层称为输入层,最后一层(第L层)被称为输出层,其它各层均被称为隐含层(第2层~第L-1层). 令输入向量为: \[ \vec x = [x_1 \quad x_2 \quad \ldots \quad x_i \quad