【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB神经网络原理与实例精解_matlab_BP神经网络 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

这个是自编的MATLAB的BP神经网络的教程，里面有源码，有数据集，下载后可以直接使用，快捷方便。里面有四个数据集，以及两个m文件，一个是主函数，一个是神经网络的函数。

针对露天矿燃油消耗问题,利用粒子群优化算法对BP网络的权值和偏置进行优化,建立了基于粒子群优化BP神经网络的露天矿卡车油耗量预测网络模型.该方法使用由PSO优化的BP模型来拟合影响露天矿卡车油耗众多因素与油耗值之间的复杂关系.仿真结果表明:模型具有预测精度高、稳定性好等特点,适用于露天矿卡车油耗的预测,在露天矿燃油消耗预测中具一定的实用价值.

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

一种改进的BP神经网络算法及其应用-一种改进的BP神经网络算法及其应用.rar 一种改进的BP神经网络算法及其应用 一种改进的BP神经网络算法及其应用 褚辉,赖惠成 摘要:BP算法是目前应用最为广泛的神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值以及隐层节 点数选择困难。针对这些问题提出了不少改进措施,文中提出了一种改进的BP神经网络算法,在BP算法基础上,从训练算 法着手,通过误差的变化趋势,动态调整权值以提高网络的收敛速率;通过数学推导,从理论上验证了该算法的有效性。用 MATLAB软件对文中的改进算法进行仿真,并且与其它方法进行比较,结果表明,改进后的算法在收敛速率和抑制噪声等方 面有很好的效果,从实验上验证了该算法的有效性。 关键词:神经网络;反向传播算法;模式识别

bp算法原理和详细推导流程，讲解的非常详细，通俗易懂

bp神经网络改进算法 一.使用说明 该程序有五个主要菜单项: A.数据读入 (从已有数据文件中数据,包括网络结构,权值,学习率,样本等) B.新建数据 (建立新的数据文件) C.学习 D.测试 E.误差显示 操作过程: 1.使用已有的数据: A -> C -> D,E; (已有XOR.TXT, AND.TXT, OR.TXT) 2.新建数据文件: B -> A -> C -> D,E; 举例:求XOR问题数据文件的建立(菜单[B]的使用) 对话框(1) 输入层单元个数:2 (TAB键切换) 隐层单元个数:2 输出层单元个数:1 学习率:0.5 模式个数:4 ("输入"键) 对话框(2 -1) 第1个模式的输入值: (TAB键切换) 注意:0 (空格) 0 第1个模式的目标值: 0 ("输入"键) 对话框(2 - 2) 第2个模式的输入值: (TAB键切换) 0 (空格) 1 第2个模式的目标值: 1 ("输入"键) 对话框(2 - 3) 第3个模式的输入值: (TAB键切换) 1 (空格) 0 第3个模式的目标值: 1 ("输入"键) 对话框(2 - 4) 第4个模式的输入值: (TAB键切换) 1 (空格) 1 第4个模式的目标值: 0 ("输入"键) 二.程序说明 程序实现的是二层BP网络,通过从文件中读入数据来构建网络,同时读入对应的样本进行学习,测试. ε=0.09 变量为max_error_tollerance; forward_pass()向前计算输出值; backward_pass()向后调整权值;

【语音识别】基于带动量项的BP神经网络语音识别matlab源码.md

编写BP神经网络S函数，搭建BP神经网络ＰＩＤ控制器simulink模型进行仿真

BP神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过Matlab 编程实现了BP网络对一个二元函数的逼近, 针对BP 网络学习速度慢的缺点, 采用含动量项的学习算法提高了收敛速度。通过Matlab 仿真方法, 研究了学习率和动量因子对算法学习速度的影响。