简介：摘要本文针对车牌字符识别问题进行研究。在设计过程中，分别训练了三个BP神经网络来对数字，字母和汉字进行识别，并得出结论。在识别过程中，需对图像进行预处理来降低神经网络训练的复杂度。由于是针对单个字符进行识别，对图像进行手动分割后，图像会由于缩放、裁剪等原因而产生噪声，因此在图像去噪方面，采用中值滤波。在图像字符识别中，选择了BP神经网络的方法来进行识别，与其他方法相比，该网络不仅有较强的鲁棒性，还具有较强的自学习能力。该系统的开发环境为MATLAB，能够直接调用神经网络工具箱，使设计过程降低了难度。

简介：3　BP神经网络进行数字识别,就可以对字符进行识别,采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法的人工神经网络来训练、识别理想信号和含有噪声信号的数字字符

简介：针对在利用定子电流信号分析法对异步电机进行故障诊断时,电流信号中的故障特征频率成分经常会被基波频率和噪声淹没,从而无法准确诊断故障的情况。本文以鼠笼式异步电机为研究对象,提出结合RELAX算法和BP神经网络来对电机转子故障进行诊断,以达到消除电流基波和噪声的影响,实现对鼠笼式异步电机转子早期故障准确识别的目的。实验结果表明:RELAX算法结合BP神经网络的方法,能够准确地诊断出鼠笼式异步电机转子早期故障,具有一定的工程应用价值。

简介：摘要：在现有的人工神经网络理论中 ,BP神经网络使用最为广泛。 BP网络 (Back-Propagation Network)训练网络权值的算法是后向传播学习算法 ,它是一种多层前向神经网络。 BP学习算法是人工智能专家 Rumel hart于 1986年创建的理论。现代模拟电路故障诊断技术中应用神经网络的基本上选择的都是 BP神经网络。本文基于 BP神经网络的模拟电路诊断展开论述。

简介：算法知识不容易理解,下面我们通过例题对算法初步知识进行梳理与分析,并结合例题进行反思,给出达标练习,以帮助大家更好地掌握算法初步模块的相关内容。

简介：高考是一种竞技,考验的是平时的努力。要想在高考中取得优异成绩,贵在平时的训练,平日从严,高考坦然。练习就是高考,高考就是练习!面对即将到来的高考,在明确命题规律的基础上,平时的训练要有针对性,要学会总结。

简介：摘要当前高速公路的交通量呈明显的递增趋势，并且我国的自然环境条件十分复杂，在高强荷载和复杂环境的作用下，高速公路的病害特别是路面病害日益增多，因此我国通过建立路面管理系统为高速公路网的养护管理提供一个核心的平台。但是由于我国的路面管理系统建立时间很短，对于经验的总结和设备的先进程度仍然处在低水平线上。所以提高路面管理的现代化、科学化及智能化称为当下十分重要的科研努力方向。本文基于MATLAB的BP神经网路预测模型的分析，以加强路面管理数据分析的行为能力为目的，采用科学的管理理论及模糊数学的分析方法，为路面管理人员提供准确的路面使用性能的评测，尤其是本文提出一种自主学习且容错率较高的数学分析方法，这对于路面管理系统的数据采集、分析、评估，甚至对于整个高速公路网及社会经济的长期稳定发展具有很重要的理论和现实意义。

简介：摘要商业银行是市场经济的参与主体之一，具有盈利性的特征，也是国家金融体系的组成部分，有责任维护金融市场稳定，避免在信贷产品经营中出现系统性风险。信用风险是常见的风险形式，但如果得不到有效控制，也有可能酿成系统风险，因此，商业银行既要完善风险管理体系，又要应用先进的风险评估技术。Bp神经网络是辅助商业银行个人信用评估系统建设的一种技术，其有先进性的一面，也有自身的不足，在实际应用中需要不断改进，才能更好地发挥规避信用风险和提高信贷产品经营质量的效用。

简介：表2朴素匹配算法和KMP匹配算法比较表,只与给定的模式串t中与主串匹配的q有关,t[k+1]==t[q+1])

简介：图3为加密后的图像,对编码后的图像进行加密,生成加密图像M

简介：摘要随着云计算与大数据技术的迅速发展,Spark作为一种基于内存计算的大型数据处理框架已被广泛应用。Spark作业调度有两种模式FIFO模式和FAIR模式，本文介绍了这两种模式下的作业调度算法，阐述了调度策略的执行步骤。

简介：基于均匀设计与Powell算法的全局最优化并行算法具有寻优能力强,设计出并行全局最优化算法,2003.　　[10]方开泰.均匀设计与均匀设计表[M].北京

简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

简介：摘要： 常规 PID控制是工业控制中经常使用的控制方法。 BP神经网络控制的方法可以使控制器具有较好的自适应性，可以实现参数自动调整。本文主要设计了常规 PID控制系统和 基于BP神经网络的 PID控制的温室控制系统，通过 MATLAB对两者进行仿真对比， BP神经网络控制系统对不同的对象具有适应性、控制效果更好。

简介：常规PID控制是工业控制中经常使用的控制方法。BP神经网络控制的方法可以使控制器具有较好的自适应性，可以实现参数自动调整。本文主要设计了常规PID控制系统和基于BP神经网络的PID控制的温室控制系统，通过MATLAB对两者进行仿真对比，BP神经网络控制系统对不同的对象具有适应性、控制效果更好。

简介：摘要目前，我国的经济在快速的发展，社会在不断的进步，邻近区域施工，致使地铁沉降呈现复杂的非线性变化。对此，采用奇异谱分析（ＳＳＡ）和ＢＰ神经网络对地铁结构进行分析与预测。通过ＳＳＡ重建趋势序列和周期序列，分析地铁结构变化的趋势与周期波动；利用ＢＰ神经网络对重建趋势序列与时间序列分别进行预测。以某９号线地铁沉降监测数据为例，提取趋势序列与周期序列进行分析及预测，实验证明了利用ＳＳＡ对地铁监测序列进行分析以及利用ＢＰ神经网络对成分序列进行预测的可行性。

简介：为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。

简介：定义从页面p指向页面q关于查询关键字k的超链权值为w(p,并对Web结构挖掘的一般方法HITS算法进行改进,如果存在超链从页面p指向页面q

简介：c==a^(k(p-1)(q-1)+1)==amodq=>,c==a^(k(p-1)(q-1)+1)==amodpq,公钥密码加密密钥通常是公开的

简介：摘要SVPWM作为近年来发展得比较新颖的调制方法，由三相功率逆变器的六个功率开关元件组成特定开关模式，产生脉宽调制波，能使输出的电流波形尽可能接近于理想的正弦波形。本文主要对再生制动系统中所使用的SVPWM逆变调制算法进行简单探讨。