PSO优化的BP神经网络——python实现

利用BP神经网络实现f(x)=sin(x)+cos(x)的拟合逼近

基于对话框的应用程序，实现了异或网络、数字识别和函数逼近等功能。

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通过GUI实现BP神经网络的设计,要求输入信号分别为随机噪声、正玄信号、方波信号,网络层数包含输入层、隐含层、输出层,训练方法有BP算法、带动量项的BP算法、Davidon最小二乘法、阻尼最小二乘法,

这是俺上神经网络课时做的BP算法实现，支持多输入，多层网络，多输出，闲在那怪可惜的。共享源程序给大家批评批评。

BP神经网络用MATLAB实现的几个小程序

BP神经网络有良好的鲁棒性，在模型拟合，预测方面都能起到理想的效果，是建模的的热门方法。

C++实现的一个BP神经网络，该实现可以任意调整神经网络的层数和层节点数。该实现了一个解码器，读者可以根据自己需求对输入层进行相应修改。

智能控制中BP神经网络，利用matlab编程实现