简要介绍BP 神经网络结构和算法以及MATLAB 语言的特点。利用MATLAB 的神经网络工具箱提供的许多有关神经 网络设计、训练以及仿真的函数实现BP 网络将非常容易,用户只要根据自己的需要调用相关程序,从而免除了编写复杂而 庞大的算法程序的困扰。并详细论述利用MATLAB 神经网络工具箱设计BP 网络的方法及步骤,给出具体应用实例,从而验 证该方法的可行性。

字符识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为字符识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而字符识别的研究仍具有理论和实践意义。本文讨论的是用神经网络识别数字和字符的问题。matlab仿真环境

本文研究用遗传算法优化BP神经网络，既可以用遗传算法优化神经网络的连接权值，又可以优化神经网络的拓扑结构，还可以用遗传算法同时优化BP神经网络的权值、阈值和网路拓扑结构。传统BP神经网络的权值通过梯度下降来求最佳值，易陷入局部最优。而BP神经网络的拓扑结构，从原理上，只要有足够多的隐层和隐节点，即可实现复杂的映射关系，但是如何根据特定的问题来具体确定网络的结构尚无很好的方法，仍需要凭借经验和试凑。由于遗传算法具有优化对象模型无关性、鲁棒性强、随机性、全局性以及适用并行处理等优点，能够快速优化网络结构和网络连接权值。

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BP神经网络算法（鸢尾花）附带相关训练集及测试集，Iris（鸢尾花）数据集分为训练集（Iris-train.txt）和测试集（Iris-test.txt），分别含75个样本，每个集合中每种花各有25个样本。

基于MATLAB实现BP神经网络车牌识别系统（GUI界面），资源包括源程序，可以在识别后进行语音播报。包含整个全过程的原理和方法的详细介绍。

该代码实现的是有一个隐层的复数神经网络，隐层采用的是tanh为激励函数

可以运行的代码！麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络，能够很好的进行预测，并且该算法是今年提出的，非常好用，值得推荐和写论文

自己写的一份 基于Python利用PSO算法优化BP神经网络完成数据反演程序

内容描述：系统设计=基于表面肌电信号的不同手势识别系统设计[已测试] 1.直接打开EMG_EXE -> GesturesEMG运行即可，效果见图所示 2.EMG_data 为数据文件 3.EMG_EXE 为应用程序输出文件 4.SEMG_GUI 为系统演示文件 5.说明：系统是基于Matlab 2016b平台开发的 6.仅限用于学习交流。严禁商用！！！