传统的水体信息提取方法难以处理包含复杂信息的大规模遥感图像。针对该问题，本次对应遥感图像与显著图建立了遥感数据分类标准，分割遥感影像中的重要信息。针对遥感影像水体信息提取的需求，改良了PCNN神经网络，建立了快速响应的PCNN神经网络模型，并实现了基于Matlab的验证平台。同时对比了PCNN神经网络模型与3种常见水体信息提取方法，可以证明PCNN神经网络在识别准确性、网络运行的效率与可靠性方面均表现优秀。

人工神经网络入门例子，搭建四层神经网络模型，预测波士顿郊区房屋价格。程序在Python3环境下预测通过。

一个深度回声状态网络工具（matlab），解决了高阶的MSO问题，可根据自己要解决的问题修改generateSample.m，并在TestMSO.m中修改相关参数。具体可参考：延迟深度回声状态网络在时间序列预测中的应用，自动化学报

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

神经网络和遗传算法的经典论文，对初学者有很大帮助

人工神经网络漫谈.zip

人工神经网络进行方程求解，主要是非线性方程的求解，工科学上的使用

参考多方实现的代码。也是老师布置的作业。 注意：CPN中的Kohonen层与SOM的不同 训练思想与结构都不太一样 自己当初在做作业的时候走了不少弯路～

Forest_Fires_Forecast:用人工神经网络预测森林火灾

ANN人工神经网络ppt 详细的介绍了ANN 个人感觉很不错，浅显易懂