BP神经网络预测超详细

训练样本在learn中,识别样本为x.bmp 开发使用的QT版本为5.0 总体样本容量为原始样本的30倍,除却原始样本外其他为随机噪声样本 使用大样本容量+乱序方式消除样本顺序影响 S型函数选用1/(

详细的神经网络算法MATLAB程序实现，详细步骤说明，数据拟合效果，对于神经网络的案例说明简单易懂，适合初学者进行学习

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基于BP神经网络

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bp人工神经网络算法 BOOL CBPworkApp::InitInstance() { AfxEnableControlContainer(); // Standard initialization

Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。在这众多神经网络模型中，应用最广

对 BP 神经网络进行仿真 %对 BP 神经网络进行训练

BP神经网络测试

典型的BP神经网络学习算法,以及内部讲解,包括神经元个数,层数详细说明具体该怎么设定,简单的事例,快速明白交叉熵函数在反向传播过程的作用