如何使用Matlab中BP神经网络工具箱进行加法器的设计和代码的编写 压缩包内容: BP.m----MATLAB代码实现 ; 基于BP神经网络的加法器设计与实现.docx ; 基于BP神经网络的加法器设计与实现.pdf ; 所有数据.xlsx 文档目录: 一、设计目的 二、设计思路 三、参数设置 3.1 BP神经网络参数设置 3.2 Sim函数参数设置 四、设计结果对比研究 4.1 结果分析 4.2 不同参数对比分析 4.3 残差分析 五、结论 5.1结论 5.2 优化改进 参考文献 附录 附录一 实现代码 附录二 数据导出

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MatConvNet具有简单的设计理念， 不是将CNN包裹在软件的复杂层上,而是直接作为MATLAB命令的计算CNN构造块的简单函数

生物神经网络工具箱 Biological Neural Networks (BNNs) Toolbox for MATLAB 是一款免费的开源软件，用于模拟大脑和中枢神经系统模型，基于 MATLAB 计算平台。 正如工具箱的名称所暗示的那样，该软件包的主要目标是为用户提供一组集成工具来创建生物神经网络模型并轻松对其进行模拟，而无需进行大量编码。 用户可以使用预定义的库函数在不到 10 行代码（或者甚至是一行，如果他们将所有参数都提供给主函数）中创建和模拟一个巨大的尖峰神经元网络。 还可以使用模板库项目或为此提供的特殊工具轻松创建新模型并将其添加到库中。 有关此工具箱的更多信息，请参阅文档 (BNNToolbox.pdf)。

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MATLAB神经网络工具箱在大坝变形分析和预报中的应用.pdf

第一章是神经网络的基本介绍，第二章包括了由工具箱指定的有关网络结构和符号的基本材料以及建立神经网络的一些基本函数，例如new、init、adapt和train。第三章以反向传播网络为例讲解了反向传播网络的原理和应用的基本过程。

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使用matlab实现贝叶斯网络的工具包，比较经典，版本是1.0.4

Matlab_神经网络工具箱(GUI界面的使用方法)(看完)