介绍了bp原理和bp的程序例子，很全面，程序中有注释，每一步有说明

源码： 本课题为基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统。带有GUI人机交互式界面。读入测试图片，通过截取某个数字，进行预处理，经过bp网络训练，得出识别的结果。可经过二次改造成识别中文汉字，英文字符等课题。

通过BP神经网络实现PID参数在线正整定。

针对标准BP神经网络存在收敛速度慢和易陷入局部最小值的问题,提出用附加动量法和自适应学习速率法来优化BP神经网络,提高其收敛速度;引入具有全局搜索能力的模拟退火算法,克服其容易陷入局部最小值问题。应用综合改进后的BP神经网络对已知的实际边坡进行了预测,并将其预测结果与标准BP神经网络和实际值进行对比分析。结果表明:综合改进后的BP神经网络在边坡稳定性预测具有较好的预测效果,与标准的BP神经网络相比,不仅提高了计算速度,而且较大地提高了预测精度,具有较好的应用前景。

利用BP 神经网络来预测汽油中 辛烷值的成分，有详细的注释

BP神经网络目前被广泛应用,但是其收敛速度慢、预测精度不高的缺点却一直被人所诟病，因此，在传统BP神经网络中使用附加动量项法以及动态学习速率法，并以两者的融合为基础提出了陡峭因子可调激活函数法来改进BP神经网络。以非线性函数拟合为实例，从收敛速度和预测精度两方面对比分析两种方法，实验证明所提出的改进方法明显提高BP神经网络的收敛速度以及精度。

辛烷值预测_BP神经网络_Excel数据

麻雀算法+BP网络预测

本文件主要包括相关神经网络知识的详细讲解，基于MATLAB和python实现的相关代码。在详细讲解中，主要从基本概念，理论推导以及相关公式推导的方式进行讲解。除此之外，还有一些通俗易懂的案例帮助读者进行理解，可以从核心上理解神经网络的核心计算过程。

内容概要： 1、对收集到测井数据进行去除异常值、插值、标准化、独热编码等数据预处理，分别得到预测储层物性的回归数据及识别储层含油气性的分类数据。 2、为了预测储层物性孔隙度，分别构建了BP神经网络和长短期记忆神经网络，并对该网络的隐含层数、学习率衰退因子和RMSE等关键指标进行对比分析及网络拟合度检测。此外，采用留一法交叉验证将单个井作为测试集，其余不包含该井的测井数据作为训练集，以此来分析单个井的孔隙度预测结果。 3、为了识别储层含油气性，分别构建了BP神经网络和循环神经网络（LSTM及Bi-LSTM），并利用混淆矩阵、ROC曲线及AUC面积来衡量以上分类模型的性能。 适用方向：统计学和神经网络方向案例分析 其他说明：附件包含预处理后的数据、BP和LSTM回归模型代码、BP和LSTM和Bi-LSTM分类模型代码，以及所有的分析结果图，并附上完整报告。 测井数据；BP神经网络；循环神经网络；留一法交叉验证；Matlab