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。

BP网络matlab数据预测代码通过机器学习进行DET预测 随着废水处理中数据的增加，数据驱动的机器学习模型可用于对生物过程和复杂React进行建模。 但是，很少有数据驱动的模型可用于模拟微生物电解池（MEC），而传统模型过于模棱两可，无法理解其机理。 在这项研究中，首先开发了一种新的通用数据驱动的两阶段模型，该模型通过直接电子传输（DET）通过生物阴极MEC的原位沼气升级预测CH 4的产生，该模型称为NARX-BP混合神经网络。 与传统的一阶段模型相比，该模型可以很好地预测通过DET产生的甲烷的性能（R 2和MES分别为0.918和6.52×10 -2 ），并揭示了沼气升级的机理，用于新的系统模型该方法可以通过输入重要的中间变量来提高通用性和适用性。 此外，该模型通常可用于支持厌氧消化或更复杂系统的长期预测和最佳操作。 1，需求环境 Matlab 2017b 2.主要 该项目包括NARX-BP混合神经网络的模型和代码。 3.出版 通过直接电子转移估算微生物电​​解池中原位沼气的升级：基于NARX-BP混合神经网络的两阶段机器学习模型 该研究的论文尚不可用。 4.版本 V.0.0.1

采用VB编写的BP神经网络源代码，可以实现函数逼近和异或运算

对BP神经网络的经典且详细讲解，包含BP神经网络原理和BP神经网络的实现等内容，相比其他讲义更加全面，更加通俗易懂。

该课题为基于Matlab的手写数字识别系统。在一张图像上面手写了很多手写数字。利用鼠标进行框定你所要识别的数字区域。裁剪灰度化处理，二值化处理。提取数字特征。利用神经网络的方法进行识别。带有人际交互界面，需要在人际交互界面的基础上进行相应拓展。

针对当前基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法普遍存在精确度较低且适应性不强的问题，研究发现融合算法能够有效改善这些问题。提出了一种基于神经网络的融合链路预测算法，主要通过神经网络对不同链路预测相似性指标进行融合。该算法使用神经网络对不同相似性指标的数值特征进行学习，同时采用标准粒子群算法对神经网络进行了优化，并通过优化学习后的神经网络模型计算出融合指标。多个真实网络数据集上实验表明，该算法的预测精度明显高于融合之前的各项指标，并且优于现有融合方法的精度。

一种将水印技术和神经网络结合起来的算法，讲神经网络的BP算法应用到水印的提取当中，结果很好

神经网络BP算法，这里面是一个比较简单的函数逼近例子，供初学者研究学习

为对传感器进行非线性校正以进一步提高其测量精度，提出了基于神经网络的校正办法。理论分析了传感器非线性误差的复杂性，并以位移传感器标定为例，详细介绍了传感器非线性校正的过程和方法。采用了最小二乘拟合、BP神经网络以及RBF网络三种方法进行校正，设计并实现了RBF网络的校正模型。实验结果证明，RBF网络的校正方法比BP网络校正方法精度提高了约44%，其补偿效果更优，且其在传感器种类变化或环境影响较大的情况下比最小二乘拟合更具非线性补偿优势。

用遗传算法为 BP 神经网络优化权值，使网络具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极小点的困扰。遗传算法的全局搜索能力来弥补BP算法全局搜索能力不足，实例证明，这种预测模型比BP网络预测模型具有更高的精度。