BP神经网络解析

bp神经网络实现的一个数字正负以及奇偶判断程序，代码为C++实现

采用matlab编写BP神经网络，建立预测模型，训练后测试，效果还可以

kalman和BP神经网络算法，利用kalman原理，充分考虑系数的影响，实现BP神经网络的优化模型。

人工神经网络的学习 1.1 什么时候可以用神经网络？ 1.2 分类还是回归？(classification or regression)

利用PSO训练BP神经网络的MATLAB源码,加入数据即可运行。

神经网络的MATLAB代码，每行有详细解释，值得初学者学习。

不用库函数实现bp网络：clear ld=300 %学习数据的个数 s=rand(2,ld); %产生二维的随机数据ld个 s=(s-0.5)*2; %-1--1 x=s(1,:);%x1取x的第一行

关于BP神经网络入门ppt，很有用的！绝对能用！

这是BP神经网络的程序，简单易懂，适合初学者，基于bp网络的个人信贷信用评估

近十年，复合材料以及工程陶瓷等先进材料得到了越来越广泛的应用［1］。然而，这些材料加工困难。磨削对难加工材料独有的加工优势使得磨削成为加工这些材料的最佳选择。但是，与其他切削加工相比，磨削过程会产生极