随着深度互联网时代到来，大数据所蕴含的巨大科学、经济价值逐渐凸显。然而其数据分析方法却存在较高技术壁垒，想要发掘出大数据的价值空间，需要摒弃传统方案，采用新的分析方法。深度神经网络算法采用仿生学习算法整合庞大的异构数据，支持多源信息筛选，可实现时序动态捕捉，从而搭建起大数据转化为价值信息的桥梁。文中着重分析“大数据+神经网络”的深度学习算法在非结构化、模式多变的大数据群中的特征提取模式；并基于无限神经网络的前馈式连接方法，耦合时间参数进行更精确的特征提取与数据预测。最后对其在语音识别和图像分析中的应用进行实例测试，数据结果表明：无限神经网络在数据处理中具备更为强大的计算效率和性能优势。

Python实现的NN神经网络算法完整示例

这个程序是本人写的一个基于BP神经网络算法解决室内声源定位问题模拟程序，程序的原理在我的一篇博客当中有详细叙述，博客的链接为https://blog.csdn.net/ahhhhhh520/article/details/106126759

包含大量车辆的图片，以及简单的神经网络算法实现车辆图片中的车牌识别

使用Python实现简单的前馈神经网络算法。 工作正在进行中。

无线传感网络LEACH和EAMMH算法Matlab仿真

毕业设计用过的，可以运行，实现了自我学习功能！

模糊神经网络，结合模糊算法与神经网络算法进行预测，MATLAB哈

Matlab基于LM算法的神经网络算法最快的神经网络训练算法-abbr_39dd166d452df501ed224acc2ef3ba43.rar 基于LM算法的神经网络算法，最快的神经网络训练算法，但对内存要求高

matlab仿真代码 copied from a forumt which called Matlab china or some other name.