通过基于BP的神经网络特征筛选方法，在案例20中对神经网络变量进行筛选，提出了一种有效的筛选算法。该算法能够根据BP神经网络的输出结果，选择出对目标变量影响较大的特征变量，从而提高模型的准确性和预测能力。
暂无评论
使用C++类封装BP神经网络
一个含有一个隐含层，且只能有一个输出单元的简单的BP网络，经过测试，达到了预期的效果。
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。
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
暂无评论