一、实验要求采用三层前馈BP神经网络实现标准人脸YALE数据库的识别，编程语言为C系列语言。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
二、BP神经网络的结构和学习算法实验中建议采用如下最简单的三层BP神经网络，输入层为，有n个神经元节点，输出层具有m个神经元，网络输出为,隐含层具有k个神经元，采用BP学习算法训练神经网络。
BP神经网络的结构BP网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只需用已知的模式对BP网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
BP网络执行的是有教师训练，其样本集是由形如（输入向量，期望输出向量）的向量对构成的。
在开始训练前，所有的权值和阈值都应该用一些不同的小随机数进行初始化。
2018/5/5 13:21:11
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1、Mnist_cnn.py该脚本文件用TensorFlow框架实现CNN卷积神经网络处理Mnist手写数字识别数据集，精确率达到99.21%；
2、Mnist_cnn_tensorboard.py该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。
2、Mnist_cnn_tensorboard.py该脚本文件在Mnist_cnn.py的基础上实现可视化。
2020/1/19 16:26:11
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这里面包含整个基于神经网络深度学习，实现人脸识别项目，包括原始数据，训练数据训练模型测试数据等，包含演示同步ppt文件，使用的开发工具是pycharm，基于python3实现，该案例可做为本科毕设的入门参考，ppt内容包含整个讲解过程，从人脸识别到cnn，卷积，从欧式距离到人脸表情变化的计算详情以及整个卷积的引见，可以做为入门以及会议上引见使用的文档。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。
参考文件基于CNN卷积神经网络实现人脸识别-人脸表情识别-同步ppt引见及基于python3实现识别源代码。
2020/9/21 18:49:32
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包含“王权富贵-MNIST-BP神经网络”“王权富贵-MNIST-BP神经网络仅训练部分版本”“王权富贵-MNIST-数据集熟习+线性神经网络”这些系列！每句话备注！
2017/2/19 3:21:37
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1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的顺应性。
本课题主要采用K均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真；
本课题主要采用K均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。
2、BP神经网络、kmeans聚类算法。
3、matlab仿真；
2021/5/17 12:50:32
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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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