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这是一个基于MATLAB实现的案例分析，介绍了如何使用神经网络GUI进行拟合操作。具体内容包括了BP神经网络、遗传算法、分类器和RBF回归的源码，以及分析说明和案例代码。
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,
此程序是GUI的灰色神经网络预测，适合小样本的预测，精度较高 主程序是graynet_gui, 启动GUI，GUI里面有简介。
DeepPlanningNetwork:Controlfrompixelsbylatentplanningwithlearneddynamics
RBF网的梯度算法程序，运用RBF神经网络进行梯度算法
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用自适应神经网络做预测.................................................
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