BP算法项目代码与实验报告-MFC实现 人工智能其他基础算法，见我博客

动目标检测和成像，该代码采用BP算法，对一片区域进行成像，在系统噪声和杂波背景下能够有效对动目标进行检测和成像，并且使用ATI技术估计动目标信息。 但该份代码还是存在着一些问题，随着斜视角的增大，动目标的位置估计与实际偏差会越大，正侧视的情况下（斜视角为0），偏差最小。 如有朋友能够解决该问题或提供解决思路，本人将不胜感激！

首先成像区域中与雷达距离相同的点，它们到雷达的时延是相同的，减去回波信号起始点的时间后，它们的时延仍然相同。以蓝色为例，假设图中的红点是点目标所在的位置，红色曲线为点目标的距离徙动曲线，当雷达运动到蓝色位置时刚好扫到点目标。取当前方位向距离升采样后回波数据，由于成像区域中与雷达距离相同的点，它们到回波信号采样起始点的时延是相同的，因此它们在升采样数据上的移动距离也是相同的。实现代码： ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「Xc Lbb」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/jshdhhdhy/article/details/131563123

压缩感知BP算法

基于MATLAB的模板匹配车牌识别系统。含界面GUI。完美运行。流程是：读取车牌，灰度，二值化，边缘检测，车牌定位，字符切割，车牌识别。每个步骤都非常详细的注释。

SAR成像中，BP成像算法简单，鲁棒性好，分辨率高，适用于任何轨道或飞行轨迹模型，不存在斜距近似假设，运动补偿容易。尤其适合双基和多基SAR成像。

本程序是根据一个c++ bp神经网络算法改写的，由于网上的那个算法编译会出现若干错误，所以进行改进和编译

matlab bp神经网络激活函数的代码DeepLearning_BP_5 bp算法lab5音频识别 实验5-手写数字到语音转换器 信息 课程：了解深度神经网络 老师：张艺 学生： ID： 档案文件 lab5.m该实验主要过程的MATLAB代码文件。 fc.m用于前馈计算的MATLAB代码文件。 bc.m用于向后计算的MATLAB代码文件 mnist_small_matlab.mat手写数字数据集的MATLAB数据文件 audio/[0-9].wav数字标准音频的WAVE文件 指示 在fc.m和bc.m实现前向计算和后向计算。 您可以根据程序需要更改界面。 例如，您可能希望传递一个函数句柄以指定激活函数。 该过程与实验4相似。您可以整体或部分输入图像。 目标从数字标签更改为音频波。 而且您现在还没有准确性。 音频波是浮点小数的序列，范围为[-1,1]。 我们已将每个音频剪切为相同的长度（2983）。 音频文件的采样率为4000。 您可以在MATLAB中使用audioread()来读取音频文件。 您可以在MATLAB中使用soundsc()播放音频波。 有关这些功能的更多详细信息，请参见

为了改善针对一般非线性离散时间系统的控制性能，引入“拟伪偏导数”概念，给出了一般非线性离散时间系统沿迭代轴的非参数动态线性化形式，并综合BP神经网络以及模糊控制各自的优点，提出了基于BP算法无模型自适应迭代学习控制方案。仿真结果表明，该控制器对模型有较强的鲁棒性和跟踪性。

针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时,采用凸函数调整惯性权重,以平衡算法的全局勘探和局部开发能力。并依此来优化BP神经网络的权值、阈值参数,进而建立了瓦斯涌出量预测模型。试验结果表明,IQPSO-BP算法具有较强的泛化能力及较高的预测精度,可有效用于煤矿瓦斯涌出量的预测。