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BP神经网络算法,通过输入预测输出(可移植到单片机)_百工联_工业互联网技术服务平台
BP神经网络算法,通过输入预测输出(可移植到单片机)
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方案概述:

我们提供基于BP神经网络算法的工程实现解决方案,可应用于数字识别、图像识别、波形识别、曲线识别等领域。使用电脑进行学习并保存参数,开发环境为VS2017。可移植到单片机上,提供相应文件。支持多输入多输出,包含四个层。如有问题或需要帮助,请联系我们。

我们提供的解决方案是基于BP神经网络算法的工程实现。该算法可以通过输入数据进行学习,并预测出相应的输出结果。它可以应用于数字识别、图像识别、波形识别、曲线识别等领域。

在这个工程中,我们可以使用电脑进行学习,并将学习得到的参数保存在data.txt文件中。该工程使用的开发环境是VS2017。

此外,该算法还可以移植到单片机上。在移植过程中,需要修改Readdata部分的代码。我们提供了BPSim.c和BPSim.h这两个文件,用于在单片机上实现BP神经网络算法。

该算法支持多输入多输出,可以通过宏定义进行修改。整个算法包含四个层,分别是输入层、隐藏层1、隐藏层2和输出层。

以上是基于BP神经网络算法的解决方案。如果您有任何问题或需要进一步的帮助,请随时与我们联系。
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榔桃浪涛是一家专注于FPGA、单片机和工业安全领域的公司。我们拥有丰富的经验和专业知识,为客户提供高质量的解决方案和产品。 在FPGA领域,我们擅长使用Verilog HDL和nios核进行设计。我们提供了一套包含视频教程的5路UART设计方案,帮助客户快速上手并实现自己的项目。此外,我们还使用BP神经网络算法,将输入与输出进行预测,并将其移植到单片机上,为客户提供更多的应用场景。 在单片机领域,我们提供了多个设计方案,如基于STM32的俄罗斯方块设计方案、正点原子STM32开发板的触摸屏输入和显示程序等。我们还实现了SPI方式的STM32与FPGA的单向通信,为客户提供更灵活的通信方式。 此外,我们还开发了多个基于51单片机的应用方案,如语音点滴报警系统、基于STM32的快递盒子等。这些项目不仅获得了国家级大创项目和优秀毕业设计的认可,还得到了客户的高度评价。 榔桃浪涛致力于为客户提供创新的解决方案和高品质的产品。我们的团队拥有丰富的经验和专业知识,能够满足客户的各种需求。无论是在FPGA、单片机还是工业安全领域,我们都能为客户提供最佳的解决方案。