本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 import math import random import string random.seed(0) # 生成区间[a, b)内的随机数 def rand(a, b): return (b-a)*random.random() + a # 生成大小

使用python从头编写的三层bp神经网络。简单的对网上给出的数据进行训练和测试。

完整代码，可直接运行

太阳耀斑爆发与多种因素存在着非线性的关系，其中规律难以把握．选择时间变化长短，工作频率，路径大圆距离，VLF传播相位变化偏移量4个与太阳耀斑级别预测密切相关的重要因素，构建了BP神经网络模型；然后利用Matlab工具箱对网络模型进行系统仿真与多次训练，使网络的预测输出不断逼近期望输出，实现对太阳耀斑级别的预测，通过结果误差分析，表明这种方法具有有效性与可行性．

基于BP神经网络的中央空调温湿度自适应控制系统

针对目前齿轮箱系统在利用神经网络故障诊断时存在正确识别率低和依靠经验选择参数的问题，提出了基于粒子群优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法。简要介绍利用齿轮振动原理提取特征参数建立故障模型，该模型以齿轮箱特征向量为输入、故障类型为输出，详细分析了通过BP神经网络、概率神经网络和粒子群优化BP神经网络实现齿轮箱故障诊断。仿真结果表明，BP神经网络对齿轮箱故障诊断收敛速度慢，故障识别率为82%；概率神经网络的模型故障诊断识别率依据经验选取spread值决定，故障识别率最大为98%；粒子群优化后的BP神经网络故障诊断分类识别率为100%且自适应能力强。

bp神经网络在车牌识别技术中的应用 就是一些简介目前， 一些发达国家已经将车牌识别技术应用在不停车收费系统和交通监控系统的实际系统中， 在全天候的条件下识别 精度超过 95％；国内车牌识别技术发展较慢，虽然取得了一些 成果，但仍停留在实验室阶段，目前的实验室识别进度为 90％， 而在全天候条件下识别精度约为 80％，远达不到实际应用的要 求。 车牌识别系统主要分为车牌定位、字符分割和字符识别三个 部分。 目前，车牌识别主要有以下几种识别方法：模板匹配法、特 征统计匹配法和神经网络识别法。 模板匹配法对规整字符的识 别率比较高，但在字符变形等情况下，识别能力有限；特征统计 匹配法在实际应用中，当字符出现断裂、部分缺失时，识别效果 不理想； 神经网络识别能有效识别解析度较高和图像比较清晰 的车牌，具有强大的分类能力，容错性，鲁棒性和非线性映射能 力，汽车牌照中的字符识别很多都是采用神经网络来实现，其中 BP 神经网络作为神经网络的精华，是迄今为止，应用最为广泛 的网络算法。

【语音识别】基于BP神经网络实现语音情感识别Matlab源码.zip

BP神经网络code，附带数据集！！！数据集为uci公开数据集

1．学习率η和动量因子α BP算法本质上是优化计算中的梯度下降法，利用误差对于权、阀值的一阶导数信息来指导下一步的权值调整方向，以求最终得到误差最小。为了保证算法的收敛性，学习率η必须小于某一上限，一般取0<η<1而且越接近极小值，由于梯度变化值逐渐趋于零，算法的收敛就越来越慢。在网络参数中，学习率η和动量因子α是很重要的，它们的取值直接影响到网络的性能，主要是收敛速度。为提高学习速度，应采用大的η。但η太大却可能导致在稳定点附近振荡，乃至不收敛。针对具体的网络结构模型和学习样本，都存在一个最佳的学习率门和动量因子α，它们的取值范围一般0～1之间，视实际情况而定。在上述范围内通过对不同的η和α的取值进行了考察，确定本文神经网络模型的参数为：η＝0.7，α＝0.9。