第三章 反向传播网络（BP网络）　　1．概述　　前面介绍了神经网络的结构和模型，在实际应用中，我们用的最广泛的是反向传播网络（BP网络）。下面就介绍一下BP网络的结构和应用。　　BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff算法所规定的。backpropagation就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。神经网络工具箱提供了许多这样的算法。这一章我们将讨论使用这些规则和这些算法的优缺点。　　一个经过训练的BP网络能够根据输入给出合适的

pso优化bp网络参数的问题

基于BP网络的图像分类matlab代码出色的计算机视觉： 受启发的精选计算机视觉资源精选清单。 有关列出其学术谱系的计算机视觉人士的列表，请访问 贡献 请随时给我发送电子邮件或（）以添加链接。 目录 图书 计算机视觉 -西蒙·京东（Simon JD Prince）2012 -里克·塞利斯基（Rick Szeliski）2010 -大卫·福赛斯（David Forsyth）和让·庞塞（Jean Ponce），2011年 -理查德·哈特利（Richard Hartley）和安德鲁·齐瑟曼（Andrew Zisserman）2004 -Linda G.Shapiro 2001 斯蒂芬·帕尔默（Stephen E.Palmer），1999年 -Kristen Grauman和Bastian Leibe 2011 -理查德·拉德克（Richard J.Radke），2012年 -Reinhard，E.，Heidrich，W.，Debevec，P.，Pattanaik，S.，Ward，G.，Myszkowski，K 2010 -贾斯汀·所罗门（Justin Solomon）2015 OpenCV编

自适应学习率调整法 在BP算法中，网络权值的调整取决于学习速率和梯度。在标准BP 算法中，学习速率是不变的。 而在自适应学习率调整法中，通常学习速率的调整准则是：检查权值的修正是否真正降低了误差函数，如果确实如此，则说明所选的学习率小了，可对其增加一个量；若不是则说明产生了过调，那么就应减小学习速率的值。

基于调试信号的BP网络识别

BP网络在汽车电脑控制点火系统故障诊断中的应用，杨黎黎，戴永贤，基于人工神经网络的基本原理，本文研究了BP算法在汽车发动机电脑控制点火系统常见故障检测与诊断建立BP网络模型，模型中同时考虑�

遗传算法求解BP网络输入变量，构造BP神经网络适应度函数f(x)，求解放f(x)极值下的x值。MATLAB代码，可运行！

：针对交流异步电动机存在的非线性、多变量、强耦合及模型结构不确定的特点，设计以西 门子s7—300 PLC为控制单元、以研华IPC～610工业控制计算机为监视操作单元的基于PROFI— BUS—DP的交流调速控制系统。通过对被控对象特性的分析，将神经网络技术与PID控制结合， 研制了基于BP网络的PID控制算法，并用PLC语言给予实现。该算法既有神经网络控制良好的 动态特性又保持了PID控制的高速稳定性。实际应用结果表明：系统调速特性好，控制精度高，具 有一定的推广价值。

这里面是BP神经网络在Matlab中的编程方法，带有中文注释，txt格式，复制到m文件里就行，看一遍就明白ＢＰ网络怎么用了

基于BP网络的手写体大写字母识别+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。