python实现BP神经网络的代码

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

functionP=block_divide(I,K)%P=block_divede(I)%[row,col]=size(I),row%K==0,andcol%K==0%dividematrixIin

利用C++实现BP神经网络，可以调整最大训练次数、训练中允许的误差、网络权值等参数

强大,很好很强大。学习神经网络的好助手,可以仿照其中的代码,只需修改个别参数便可以轻易实现自己需要完成的任务。

是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,

bp人工神经网络法在深基坑开挖中对变形的预测，matlab实现

VC++实现BP算法，测试可用，可直接运行

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。