MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。 MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码） 该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。 本书可作为本科毕业设计

通过GUI实现BP神经网络的设计，要求输入信号分别为随机噪声、正玄信号、方波信号，网络层数包含输入层、隐含层、输出层，训练方法有BP算法、带动量项的BP算法、Davidon最小二乘法、阻尼最小二乘法，并需要输出曲线和误差曲线。

基于MATLAB实现BP神经网络车牌识别系统（GUI界面），资源包括源程序，可以在识别后进行语音播报。包含整个全过程的原理和方法的详细介绍。

该课题为基于MATLAB bp神经网络的雾霾天气下交通标志的识别系统。主要分两步骤，一是进行图像去雾，采用暗通道的方法获取光透射率，从而去除雾霾。得到清晰的图片后，利用颜色的方法进行交通标志的定位，众所周知，交通标志基本是红，蓝，黄三色组成，根据RGB不同组合可以定位到不同颜色，因为存在误差，所以需要借助形态学相关知识，将得到的误干扰面积去除，从而实现精准定位。定位后，在原图基础上进行分割出彩色图标，利用bp神经网络方法，进行训练，识别，从而得出结果。本设计配有一个GUI可视化界面，操作简单容易