针对传统税收预测模型精度较低的问题，提出一种将Adaboost算法和BP神经网络相结合进行税收预测的方法。该方法首先对历年税收数据进行预处理并初始化测试数据分布权值；然后初始化BP神经网络权值和阈值，并将BP神经网络作为弱预测器对税收数据进行反复训练和调整权值；最后使用Adaboost算法将得到的多个BP神经网络弱预测器组成新的强预测器并进行预测。通过对我国1990--2010年税收数据进行仿真实验，结果表明该方法相比传统BP网络预测，平均误差相对值从0.50％减少到0.18％，有效地降低了单个BP陷入局

大牛的讲义

《人工神经网络原理及应用》由朱大奇、史慧编著，科学出版社出版。该书是现代计算机科学技术精品教材之一，介绍了人工神经网络的基本原理及其应用。重点阐述了9种常见神经网络的结构组成、工作原理、设计方法及应用实例。 本书中心内容包括前馈型BP神经网络；反馈型Hopfield神经网络和双向联想记忆 BAM神经网络；局部逼近的CMAC小脑神经网络和径向基函数RBF神经网络；竞争学习的自组织SOM神经网络、对偶传播CPN神经网络、ART自适应谐振理论及量子神经网络。 本书可作为电子、自动化、仪器仪表、计算机及相关专业研究生教材，书中介绍的相关算法及应用实践，对相关理论研究者和工程技术人员也具有一定的指导意义。

data（近期用到的“图卷积学习”方面的数据集），保存记录。

Mutagenicity。

截止到2019/07/14日之前的，各路大神关于图像处理、深度学习的论文索引，包括多种经典的神经网络模型的具体阐述。

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）GCN/GAT/Graphsage

小波神经网络预测代码，包括43个·案例分析与解答

有导师学习神经网络的分类 ---鸢尾花种类识别的理论基础，案例背景，MATLAB程序实现

这是关于 图卷积GCN模型学习的资料，欢迎下载学习。