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。

基于BP神经网络的人力资源的绩效考评分析，刘菲，，在企业竞争如此激烈的今天，人力资源管理成为了企业管理的核心组成部分，同时对员工的绩效考评也突显了其在人力资源管理中的重要

BP神经网络的simulink仿真模型已建立完成，即下即可用，内含BP神经网络模型的使用说明

电价预测程序 采用BP神经网络，也可进行负荷预测

Matlab 中的Simulink 提供了大量的可用于实现BP 网络的模块,通过应用Simulink 中的模块构建了一个BP 网络,并通过一实例验证了所构建的BP 网络的可行性. 从而使应用BP 网络来解决许多领域的实际问题变得非常方便和有效.

电子商务是伴随互联网技术快速兴起的一种规模大、潜力大的新型商业模式, 对产品进行短期销量预测能够帮助电商企业对市场变化采取更加迅速的反应和措施. 本文通过电商销量历史数据和门户商品链接点击量建立了一种应用于电子商务会计系统的短期销量预测模型. 借助AdaBoost思想集合多个传统的BP神经网络的预测结果, 使其具备更高的预测准确率, 根据电商短期销量变化的特点规划时间窗口的时序设计, 建立考虑周末效应的以日为单位的销量预测模型. 实验证明, 该预测模型的预测误差可以控制在20%以内.

自己在做大作业过程中找了一些关于神经网络隐层节点数选择相关的论文，提供给大家作为参考。隐层节点数目前好像也没有比较格式化的选择方法，因此论文也仅供参考，不喜勿喷

BP神经网络回归的现实应用-上海市二手房价格影响因素分析——思路剖析和结果分享 博客链接： https://blog.csdn.net/qinglingLS/article/details/112082797

基于BP神经网络的自整定PID控制仿真

Ⅰ：运用BP神经网络对下面函数进行训练：① y=sin(x);x=[0,2*pi] ②y=x1(XOR)x2 Ⅱ：通过神经网络模型蠓虫数据进行分类，并对结果进行分析。生物学家试图对两种蠓虫（Af与Apf）进行鉴别，依据的资料时触角和翅膀的长度，已经测得了9支Af和6支Apf的数据如下：Af：（1.24，1.27），（1.36，1.74），（1.38，1.64），（1.38，1.82），（1.38，1.90），（1.40，1.70），（1.48，1.82），（1.54，1.82），（1.56，2.08）Apf：（1.14，1.82），（1.18，1.96），（1.20，1.86），（1.26，2.00），（1.28，2.00），（1.30，1.96）对触角和翼长分别为（1.24，1.80），（1.28，1.84）与（1.40，2.04）的3个标本，用所得到的方法加以识别。 代码+课程报告