针对BP神经网络训练过程易陷入局部极值导致训练误差收敛速度慢的问题，提出将具有全局寻优的萤火虫算法，结合BP算法共同训练神经网络。在本质上，萤火虫BP神经网络利用萤火虫算法对神经网络进行早期训练，避开局部极值点，得到优化后的神经网络初始权值后，利用BP算法的局部寻优特性对网络做进一步精细训练。轴承故障实验表明，萤火虫BP神经网络的训练误差收敛速度相比BP神经网络、萤火虫神经网络显著提升，故障识别率最高达到99.47%。

Gallger于 1960年提出的低密度校验(Low Density ParityCheck,LDPC)码也能逼近香农界。本节介绍二进制LDPC码的仿真实现

各种polar编译码函数，包括SC译码，BP译码，SCL译码以及循环检测编码

matlab实现，bp人工神经网络解决xor异或问题，有网络结构图，有实现原理的解决方法，和神经网络工具箱的方法，还有几个测试代码供参考。还有一个PYTHON代码。

文件中给出案例数据，列代表指标集（输入集x:1-7,输出集y:8）行代表数据集。可以用于本科毕业论文或者硕士毕业论文，首先使用SPSS进行出成分分析，然后将主成分得分值作为输入集，输出集保持不变。通过该算法文件就可以得到预测值，具体步骤可以参考《基于SVM和LS-SVM的住宅工程造价预测研究》。 本算法使用BP神经网络的误差函数作为GWO算法的适应度函数，通过BP神经网络连接权值和阈值的数量来决定GWO算法中灰狼的维数，那么GWO算法寻优的过程就是权值和阈值更新的过程。因此，GWO算法寻优的过程替代了BP神经网络梯度下降的过程。经过不断更新和迭代，最终确定出全局最优值，即灰狼α所处的位置。本算法输出的权值和阈值即作为神经网络的权值和阈值，不在通过神经网络继续训练。可以参考文献《基于粒子群优化算法的BP网络学习研究》。

1、利用历史数据进行风电功率预测，数据的质量对预测准确度有很大的影响，此外，了解风速、功率在不同时段的变化特性，采取针对性、差异化的参数配置，有助于提高预测算法的效率和模型对具体数据的适应性。本课题主要采用 K 均值聚类算法对风速和功率数据进行聚类，剔除不合理的数据，再通过BP神经网络实现短期风电功率预测。 2、BP神经网络、kmeans聚类算法。 3、matlab仿真；

包含“王权富贵-MNIST-BP神经网络”“王权富贵-MNIST-BP神经网络仅训练部分版本”“王权富贵-MNIST-数据集熟悉+线性神经网络”这些系列！每句话备注！

采用线性调频信号，用BP时域算法来反演点目标

奇偶校验码级联极化码的matlab仿真中的BP译码部分

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