【当前版本】5.0版【适用操作系统】Windows 95, Windows 98, Windows Me, Windows 2000, Windows Server 2003x86/x64, Windows XPx86/x64,Windows Vistax86/x64，Windows 7x86/x64,Windows 8x86,Windows Server 2008x86/x64。【可适用产品】n,欢迎下载体验

BP神经网络实现汽油辛烷值预测，《MATLAB源码+数据集》代码亲测可用，代码中一共提供了60个样本，其中50个样本作为训练，10个样本作为测试，代码都是经过调节的，可以更换自己想预测的相关数据，比如污水预测，车流量，预测未来成绩等等。

为了进一步改善非线性功率放大器系统的线性度,提出了一种基于BP神经网络逆向建模的离线训练自适应预失真方法。利用BP神经网络对功放逆向建模,并将建立好的逆模型参数作为预失真器模型初值。为了提高在初始预失真系统中预失真器的线性化效果及系统自适应进程的速度,在建立自适应预失真系统之前,利用BP逆向模型对预失真器进行离线训练。最后采用直接结构和最小均方(LMS)算法调节神经网络预失真器的权值,以消除放大器非线性的扰动。仿真结果显示,此方案可使邻道互调功率降低约18 dB,而经典的直接—非直接结构只降低了8 dB,表明此预失真方案能够更好地改善功率放大器的线性度。

多元线性回归，支持向量机，随机森林，BP神经网络，LSTM回归预测模型

采用MALTAB神经网络工具箱对飞行轨迹进行预测。

运用bp网络的数据结构，实现bp算法。有实验数据以及结果

提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。

针对现阶段基于图像检测的板形识别在缺陷的检出率普遍较低以及检测速度慢等问题，文中提出了一种基于计算机图像处理的板形识别系统，其通过直方图均衡化与高帽变换对初始图像进行处理，并通过边缘检测算法提取轮廓，然后利用BP神经网络分类器进行缺陷识别与分类。其在实验及实际工业生产中，均具有较高的识别率，可达到约90%，且还具有较好的板形识别效果。

SSA优化BP神经网络+MATLAB

BP神经网络逼近线性函数模型 %建立BP神经网络 %tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数 %tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数 %tranferFcn属性 'purelin' 输出层采用线性传输函数 %trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数 %learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数