首先讲一下这次专题的选题背景 然后简要的介绍一下人工神经网络中的一些重要概念 了解了这些基本概念后 我们就更好的学习BP算法 最后，我们选择一个煤矿井下预测瓦斯浓度的实例掌握简单的BP神经网络算法在matlab中实现。

BP神经网络算法 实现历史数据的样本训练 并对未来数据做出合理预测的案例

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代码可以直接使用，数据也在里面，小波分析神经网络算法 %% 该代码为基于小波神经网络的交通流预测代码 %% 清空环境变量 clc clear %% 网络参数配置 %读取数据 load data [m,n]=size(data); aaaaaa = round(m * 0.7); bbbbbb = round(m * 0.2); cccccc = round(m * 0.1); input = data(1:aaaaaa,1:n-1); input_test = data((aaaaaa+bbbbbb+1):m,1:n-1); output= data(1:aaaaaa,n); output_test = data((1+aaaaaa+bbbbbb):m,n); M=size(input,2); %输入节点个数 N=size(output,2); %输出节点个数 n=6; %隐形节点个数 lr1=0.01; %学习概率 lr2=0.001; %学习概率 maxgen=100; %迭代次数 %权值初始化 Wjk=randn(n,M);Wjk_1=Wjk;Wjk_2=Wjk_1; Wij=randn(N,n);Wij_1=Wij;Wij_2=Wij_1; a=randn(1,n);a_1=a;a_2=a_1; b=randn(1,n);b_1=b;b_2=b_1;

BP神经网络算法的改进及在MATLAB中的实现

神经网络算法，经典算法，很实用，很简单，适合初学者。神经网络算法，经典算法，很实用，很简单，适合初学者。神经网络算法，经典算法，很实用，很简单，适合初学者。神经网络算法，经典算法，很实用，很简单，适合初学者。

人工神经网络算法实例

主要介绍了Python实现的人工神经网络算法,结合实例形式分析了Python基于反向传播算法实现的人工神经网络相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

针对如何将忆阻器融入人工神经网络算法并进行硬件实现的问题，提出了一种在现场可编程逻辑门阵列（FPGA）平台上实现的基于忆阻特性的监督神经网络算法。该设计以忆阻器模块作为神经网络中的权值存储模块，构建误差反馈机制的监督学习。将该忆阻神经网络电路应用于图像分类问题，并进行了资源占用和处理速度的优化。实验结果表明其分类结果良好，在Cyclone II：EP2C70F896I8平台上，整体网络算法占用11 773个逻辑单元（LEs），训练耗时0.33 ms，图像的测试耗时10 μs。这一工作对忆阻器和神经网络的结合提出了一个有益的参考。

流网 在流量网络中查找最大流量的流量网络算法的Javascript实现 现场演示 用法 查找网络中的最大流量 // construct a network var fn = new FlowNetwork ( ) ; fn . addEdge ( 's' , 'o' , 3 ) ; fn . addEdge ( 's' , 'p' , 3 ) ; fn . addEdge ( 'o' , 'p' , 2 ) ; fn . addEdge ( 'o' , 'q' , 3 ) ; fn . addEdge ( 'p' , 'r' , 2 ) ; fn . addEdge ( 'r' , 't' , 3 ) ; fn . addEdge ( 'q' , 'r' , 4 ) ; fn . addEdge ( 'q' , 't' , 2 ) ; // find max fl