基于BP神经网络的图像跟踪，基于BP神经网络的细胞追踪识别

摘要
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络激活函数及公式
基于BP神经网络的细胞识别追踪
matab编程代码
效果
结果分析
展望

智能驾驶，智能出行是现代社会发展的趋势之一，其中，客量预测对智能出行至关重要，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷，同时建立了基于GA-BP算法的客流量预测神经网络模型，通过仿真实验与传统BP算法进行对比，验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力客流量预测的要求。

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小，BP神经网络是一种成熟的神经网络，拥有大量的训练传递函数。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经过非线性变换ÿ