装载机压力传感器的输出信号是包含强振动、噪声的非线性信号，而装载机动态称重系统的测量精度与压力传感器的信号之间有极其密切的关系，采用经验模态分解对压力传感器的信号进行预处理，提取其有用称重信号，采用BP神经网络算法对称重信号与重物重量之间的非线性关系进行拟合，同时使用遗传算法加快收敛速度，得到适合的非线性测重数学模型，仿真和实验参数计算表明，该处理方法在装载机动态称重系统中的应用是有效的。

3.BP神经网络算法设计与实现.pdf 同样和我上传的别的算法一样都是mfc实现步骤和核心代码

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 注意：本程序使用Python3编写，额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算，未测试python2是否可以运行。 本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络，理论部分请参考我的读书笔记。 在本程序中，目标函数是由一个输入x和两个输出y组成， x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数，而两个y值分别对应 y1 = sin(x)，y2 = 1。 随机生成一万份训练样例，经过网络的学习训练后，再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。 调节算法的学习速率，以及隐藏层个数、隐藏层大小，训

在目前的 Simulink 模块中没有找到关于 BP 神经网络的封装，所以说单独使用不能完美的进行设计仿真，这时用到了S函数来连接MATLAB与Simulink的程序，神经网络学习算法于此构造，学习速率为 xite，惯性因子为 alfa，隐含层加权系数为 wi，输出层加权系数为 wo，完成仿真前首先要初始化，仿真开始后首先建立一个传递函数，然后对其进行离散化提取出分子和分母，三个输出分别对应 PID 参数中的Kp、Ki、Kd，然后是对参数的不断更新，该环节反复进行，每次数据方向传播回来后与之前的误差对比，在所有的运行过程中每个神经元的权值和阀值都会自动调整，直到取得最佳解或者达到指定次数才会停止更新。

本资源内容为人工智能学习者提供一种用excel来模拟神经网络算法的方法，提高学习兴趣或帮助同学更加了解神经网络的工作原理！资源内容详细解读神经网络算法的基本原理（内含图形深度剖析），以及在实现算法上各种公式应用的详解，一步步教大家如何去真正理解什么是神经网络算法的原理。

BP神经网络算法的优化方法，mtlab代码实例。

手写数字识别系统的设计实现matlab自带的神经网络算法实现

资源包含贝叶斯分类器学习报告、实验报告、matlab代码程序，供机器学习初学者学习使用。以身高或者体重数据作为特征，在正态分布假设下利用贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器。

基于GA_BP神经网络的光伏出力预测 基于GA_BP神经网络的光伏出力预测 详细请见：https://blog.csdn.net/weixin_56691527/article/details/127998147?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22127998147%22%2C%22source%22%3A%22weixin_56691527%22%7D

实验结果表明：经粒子群优化过的BP神经网络有效地改善了局部极值缺陷，可应用于定位端预测穴位的位置，并在LCD中显示穴位相关信息，控制端收到位置数据后可执行电机上的运动操作。