使用BP神经网络实现对鲍鱼年龄的预测，里面包括训练数据、测试数据以及模型

该文件主要包含了两个利用Matlab做的BP算法，主要用来实现预测，该文件中包含两个网络，一个是普通BP神经网络，一个为双隐含层BP神经网络。

BP神经网络以及在手写数字分类中python代码的详细注释-附件资源

内容概要：通过python编写的人脸识别小项目，未使用任何神经网络框架，代码简单易懂。 适宜人群：适合初学神经网络的学者学习研究，可作为上手小项目。了解神经网络运行原理。

VB的BP网络源程序，不是很全！希望对大家的学习有帮助！

可以运行的MATLAB代码！BP神经网络手写数字识别，输入5000张图片读取，转化成数据（像素值），28*28*5000，即784*5000，输出二值化，P（784*5000），T（10*5000），输入层784个，输出层10个；数据集P+T（794*5000）。内含5000图片JPG（28*28）数据集 加 一篇理解论文！

一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's Iris data set，是一种多重变量分析的数据集，包含150个样本。每个样本包含了五个元素，其中前四个为特征特征元素，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个为品种信息，即目标属性（也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种）。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示： 2. 基于MatLab的学习器设计

bp神经网络在缺陷识别、数字识别、字母识别中的应用，这些文章内含MATLAB、C++代码，参考价值很大！

MATLAB 人工智能实验设计 基于BP神实验内容和步骤 Boston房价数据集简介 20 世纪70 年代中期波士顿郊区房屋价格数据集，它包含的样本数相对较少，有506个。输入数据包含了影响房价的13个特征值，每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为0-1；有的取值范围为1-12；还有的取值范围为0~100，等等。部分样本的特征数据如下表所示： 基于MatLab的学习器设计经网络的房价预估器设计 学习器代码编写 （1）我们需要建立一个预测器，可以通过特征来预测房屋价格，具体代码如下： 步骤1：初始化程序 ↓-------------------------------------------------------------------------------------------------------------- clear all; %% 清除工作空间内的变量及数据，防止后续重名影响程序运行； close all; %% 关闭所有打开的图形窗口； clc; %% 清除命令行窗口中的代码； ↑----------------

【BP预测】基于Tent混沌映射原子搜索算法优化BP神经网络实现数据回归预测附matlab代码