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使用遗传算法和粒子群算法对BP神经网络进行优化，以提高其预测能力。

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为提高垃圾识别与分类的效率,尤其是医疗废物,文中在图像识别的基础上,提出了基于BP神经网络的医疗废物识别与分类模型。该模型依据用户实时拍摄的图片,利用AGAST角点检测算法、FREAK描述算法、高阶局

Matlab的BP算法例程神经网络-BP算法例程（神经网络）.rarBP算法例程（神经网络），挺不错的！！！

本文来自于cnblogs,人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题,神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数,并使用

BP神经网络详解与实例，附上仿真实例与代码！同时具体说明每条代码的用处与参数。并且在后面探讨了BP神经网络的研究现状与问题。

BP神经网络和POS神经网络是两种常见的神经网络模型，在计算机科学领域有着重要的应用。BP神经网络是一种前馈式人工神经网络，通过反向传播算法进行训练，可用于解决分类、回归和模式识别等问题。而POS神经

python代码实现,可以调整网络结构,适用分类与回归问题,包含随机梯度下降、动量梯度下降,RMSProp、Adam优化算法。通过hyperopt优化调参,另外补充了一些测试demo

基于,office,excel,vba的 BP神经网络源码实现!

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