0积分下载，代码运行效果图见压缩包

BP神经网络的详细介绍，包括基本算法及理论，方便初学者学习掌握

煤层瓦斯含量是矿井瓦斯灾害防治的主要参数之一,影响其分布特征的地质因素有很多。利用灰色理论的灰色关联分析法对选取的8个影响煤层瓦斯含量的地质因素进行了分析,筛选出断距、埋深、基岩厚度以及挥发分4个主要影响因素,并将其作为BP神经网络模型的输入端建立了煤层瓦斯含量预测模型。对该预测模型进行训练与仿真检验,并与传统的多元线性回归预测方法进行比较分析。

通过bp神经网路和证据理论的信息处理，是系统对火灾信息的报警信息更加准确

利用matlab实现的bp神经网络分类，已经手动求好梯度，可以根据需要选择是否加入偏置。 经测试，正确率可达到90%以上

基于遗传算法的BP神经网络齿轮箱故障诊断实例 资源包含以下内容，下载即可运行 1) Sheffield的遗传算法工具箱； 2) Bpfun.m 表示BP神经网络函数 3) 遗传算法主函数.m 4) callbackfun.m 回代网格函数：将该初始权值和阈值回代入网络画出训练误差曲线、预测值、预测误差、训练误差等。 5) data.mat 齿轮箱故障数据 6) Objfun.m 求解种群中各个个体的目标值函数 注意事项，一定要将Sheffield遗传算法工具箱加载到运行路径中！ 运行过程时间有点长，请耐心等待！

该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

MATLAB仿真——基于BP神经网络的非线性函数拟合，非线性系统建模，可自行修改拟合函数

利用BP神经网络的自适应和自学习原理用于教学质量评价,提出了基于神经网络的教学质量评价模型结构,以及改进的BP网络学习算法,并利用MATLAB系统加以实现。