基于BP神经网络的无约束优化方法

简单的基于matlab通过BP神经网络进行数据分析，可以设置神经网络的层数和数据库的数据，在代码中已经有了归一化、误差分析和可视化结果

这是一个用maltab编写的简易BP神经网络

老师留的关于神经网路的作业，实现了下。识别三种表情，识别率一般

bp神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

基于BP神经网络的条码识别,王奇,, BP学习算法是目前应用最广泛的学习算法,虽然其收敛性尚未被证明,但是它已在许多实际中,如模式识别、系统辨识、图像处理、函数

程序里面包含了说明文档，可以做一些基本实验，代码注释十分详细，也供参考和大家一起学习

BP学习算法是一种单向传播的多层前向网络,Matlab中的神经网络工具箱是以人工神经网络理论为基础,基于Matlab的工具箱,结合西瓜仁重的预测,验证了BP神经网络预测西瓜仁重的可行性,且BP算法收敛

反向传播(BP)神经网络的回归预测广泛应用于连续值预测，遵循以下步骤实现：1. 数据准备：收集输入特征和目标值。2. 网络设计：选择BP网络结构，包括节点数、层数和激活函数。3. 数据预处理：归一化或

遗传算法在无约束函数优化问题的应用. Ackley函数的优化与讨论. 环境：VS2008，c#. 代码参考了别人的代码.

是实现BP神经网络和混沌神经网络的matlab程序，但是没有调用神经网络工具箱。