基于一类优化BP神经网络模型与中国

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本课件详细介绍了bp神经网络的数学原理，算法原理，有助于自学bp神经网络。

人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,简写为ANNs)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度

BP神经网络训练前馈网络的第一步是建立网络对象。函数newff()建立一个可训练的前馈网络。这需要4个输入参数。第一个参数是一个Rx2的矩阵以定义R个输入向量的最小值和最大值。第二个参数是一

这个是本人的毕设来的，基于BP神经网络的车牌识别。

关于写BP神经网络与MATLAB神经网络工具箱之类论文的良好材料

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

本程序是利用遗传算法优化BP神经网络，在算法精确度上要比单纯运用BP神经网高，程序分为三个文件，ga_bp是主文件，其他两个是相关函数文件，只需要放到一个文件夹中即可运行。

自己写的，编程渣渣，写的很乱，但也基本实现了，仅供参考。有朋友可以联系我相互讨论学习，

遗传算法是利用谢菲尔德工具箱，神经网络工具箱是matlab自带的，优化初始网络权值