基于BP神经网络的无线传感器定位算法

用BP算法实现三种图形的分类，本代码并不是用MATLAB自带的程序，而是BP算法的详细展现。

bp神经网络的不同算法程序，包括一般模式的BP算法，自适应LR变步长等等

bp神经网络改进算法一.使用说明该程序有五个主要菜单项:A.数据读入(从已有数据文件中数据,包括网络结构,权值,学习率,样本等)B.新建数据(建立新的数据文件)C.学习D.测试E.误差显示操作过程:1

BP数据融合是由美国JDL实验室数据融合专家组(DFS)提出的并给出了一般的概念模型。最初用于军事领域，现在广泛应用于机器人，交通管制，故障诊断等民生领域。最初数据融合用于处理传感器的信息融合，由于传

神经网络的应用非常广泛，这里有关于bp算法的教学PPT，给大家参考

神经网络的算法清单，里面有一个自己编写的函数拟合的小例子，帮你理解Levenberg算法

定位是无线传感器网络的重要问题。在网络各向异性的情况下用已经提出的绝大部分定位算法往往会出现较大的误差甚至错误。为了更精确的定位各向异性和复杂地理环境情况下所造成的累积误差，提出了分布式多维度分析（M

节点定位技术是无线传感器网络重要的支撑技术之一。文章 在总结有关定位算法的文献和研究成果的基础上，详细介绍了3种代表性的Range-free定位算法的原理，在MATLAB环境下构造了网络拓扑场景并进行

对BP神经网络进行了详细描述，并给出了改进BP算法的几种方法

1 引 言 无线传感器网络(WSNs)是由许多传感器节点通过自组织的形式组成的一种特殊的Ad-hoc网络,每一个传感器节点由数据采集模块、数据处理和控制模块、通信模块和供电模块等组成,此外还可能包括与