BP（BackPropagation）神经网络是一种神经网络学习算法。
其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。
相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。
然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。
此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程，
其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。
相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值（Weight）。
然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。
此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋向给定的极小值，即完成学习的过程，
2024/5/2 21:19:10
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这是一个研究车牌号码数字识别的综合性工程，从最基本的BP分类，到分别用遗传算法和粒子群算法对BP网络进行优化分类，再到利用Hopfield神经网络对数字进行识别分类。
所有代码均能直接运行，并有准备的结果，并且包括数字号码的图像库，识别结果明确。
由于本人在此花费了不少精力，所以资源分标了10分，希望能对同学的毕业设计起到作用。
所有代码均能直接运行，并有准备的结果，并且包括数字号码的图像库，识别结果明确。
由于本人在此花费了不少精力，所以资源分标了10分，希望能对同学的毕业设计起到作用。
2024/4/29 6:17:22
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simulink中，基于BP神经网络的PID控制在柴油机调速系统中的应用。
其中有系统的模型，数学模型分析，简单的PID控制仿真，及BP神经网络的PID控制。
带有simulink模块，BP神经网络通过S函数实现，还有对应的word文档说明。
其中有系统的模型，数学模型分析，简单的PID控制仿真，及BP神经网络的PID控制。
带有simulink模块，BP神经网络通过S函数实现，还有对应的word文档说明。
2024/4/23 18:30:52
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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