动量算法改进的BP算法matlab仿真实例，经验证。证 明一个3层的BP网络能够实现任意的连续映射,可以任意 精度逼近任何给定的连续函数 。

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。

使用BP、RBF、PSO-RBF进行数据预测，内含代码、数据！

完全用C++实现的BP神经网络，包含各主要子函数及接口！可以根据需要自行修改！

PCA_BP神经网络—加热炉炉温预测—内含Excel数据和Matlab源代码，再加上BP和PCA-BP两种算法原理的见解，里面还包括精美做图Matlab源代码！代码都带有详细注释！即使是小白在这篇word面前也能掌握精髓！

提出以预测船位差实现航迹预测的思想，并设计基于三层BP神经网络的航迹预测模型。模型以航向、航速和经度差、纬度差作为输入输出。实验表明，该算法预测精度高、算法耗时短、计算参数少，符合VTS对航迹预测的准确、实时、通用性的要求，表明方法是有效可行的。

针对齿轮故障信号的能量所引起的变化会淹没在常规振动与噪声之中，用传统的信号处理方法不易提取故障特征，给齿轮的故障诊断带来很大困难这-事实，本文描述了用于从振动信号中提取故障信息的小波包和用于识别故障类型的BP网络，研究了BP网络故障模式识别与小波包故障特征提取结合在-起对齿轮故障进行诊断的方法。研究结果表明该方法可以成功地用于齿轮常见故障的识别和诊断。

SAR（ISAR）成像BP算法RD算法，MATLAB 程序（含插值方法比较，有无滤波比较）

基于BP神经网络的水果识别研究.pdf

我国是水果生产与消费大国，我国水果不但品种丰富，而且以水果为原料的食品如罐头、果冻等加工产业也颇具规模。然而，在水果果料的加工过程中可能会不经意地混入诸如毛发、纤维丝、纸屑、金属、油漆等异物，从而对产品质量和消费者心理造成不良影响。目前大多数食品生产企业还是采用人工裸眼检测加工过程中在制品是否沾染异物，存在效率低、漏检率高、劳动量大等缺点。 　　人们吃到甚或看到食品中有异物总是很恶心，为此而向销售、生产商索赔的事件不时发生。生产商为确保食品中无异物，需要在生产中设置多道检测工位，绝大多数是人工裸眼目检。人的眼脑手配合具有高度智能和柔性，能够识别和提出各种异物缺陷，然而视觉疲劳、生理和主观因素会