BP神经网络数据集（excel）

利用Matlab构造BP神经网络完成变压器故障诊断 样本数据：在油色谱分析领域中，基于油中溶气体类型与内部故障性质的对应关系，以油中5种特征气体为依据的判断变压器故障的方法。其特征量为H2，CH4，C2H4，C2H2，C2H6，如图3所示。在对变压器的故障识别时，变压器的故障类型选择为：无故障、中低温过热、高温过热、低能放电和高能放电。仿真数据如图：在Matlab中完成人工神经网络的创建、训练及最终的仿真，并给出仿真结果及训练误差曲线。完成如下：一、源代码如下：%训练数据P=[46.21 11.27 33.04 8.52

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

资源包含文件：论文word+源码及数据+项目截图 研究的意义在于探索脉冲神经网络在目标检测上的应用，目前主流的脉冲神经网络训练算法有直接BP训练、STDP无监督训练和训练好的ANN的转化，虽然训练算法众多，但是SNN仍然没有一套成熟的训练算法。比如在较大较深的网络训练中，面临着脉冲信号的编码问题、训练开销大等问题。 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125620502

bp神经网络预测模型-6输入2输出（内有发动机比油耗及功率预测数据）

BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合.7zBP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合.7z

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类.7zBP神经网络的数据分类——语音特征信号分类.7z

这次数据集使用的是iris数据集，也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 使用BP神经网络进行实现，代码部分总共为两个版本，分别是CPU版本和GPU版本。

pso优化bp网络参数的问题

一 基于Bp算法的人脸识别专题 pcabp kpcabp算法算法