【摘 要】
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为了提高软件预测系统的开发效率和精度,研究了误差反向传播神经网络(Error Back Propagation Neural Network,BPNN)在Matlab 2006a环境下的实现方法,采用迭代法选择神经网络
【机 构】
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东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2007AA04Z112);国家自然科学基金资助项目(60574062)
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为了提高软件预测系统的开发效率和精度,研究了误差反向传播神经网络(Error Back Propagation Neural Network,BPNN)在Matlab 2006a环境下的实现方法,采用迭代法选择神经网络训练参数。探讨了Matlab与C# .NET开发平台的接口技术,能成功实现C# .NET对Matlab神经网络工具箱的调用。以汽车产量预测为应用案例,开发了基于C# .NET和Matlab接口的神经网络预测系统。实验结果表明,该预测系统对汽车产量预测有着良好性能,接口技术的应用提高了软件开发效率。
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