BP算法的JAVA实现，BP神经网络的数学原理及其算法实现，实验使用IRIS数据集，BP神经网络，BP即Back Propagation的缩写，也就是反向传播的意思，顾名思义，将什么反向传播？文中将会解答。不仅如此，关于隐层的含义文中也会给出个人的理解。最后会用Java实现的BP分类器作为其应用以加深印象

本文将BP神经网络应用于车牌的自动识别，在简述BP神经网络的基础上，重点 讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别，用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟， 最后得出实验结果，证明这种方法是高效的.

https://download.csdn.net/download/yuansanwan123/7530687 这位大哥之前是0积分下载的，不知道是官方还是人为升级到46积分，太多了，我下载后提供比较少的积分供大家下载，没有积分的留下邮箱。CSDN必须设置积分，没办法。。。。

为提升新能源汽车的整车动力性、经济性以及安全性，更精确估算车用锂电池的荷电状态值(SOC)，以纯电动汽车动力锂电池为研究对象，采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,解决了误差逆传播存在的收敛速度慢、全局范围搜索能力弱、容易陷入局部极小值等缺陷，同时建立了基于GA-BP算法的SOC值预测神经网络模型，通过仿真实验与传统BP算法进行对比，验证该算法兼顾神经网络学习速度、误差小、全局搜索能力并满足动力电池SOC值估算要求。

本代码主要利用遗传算法对经典BP神经网络进行优化，应用于非线性函数的拟合

本文推导了BP神经网络反向传播算法，并用矩阵进行表示，文章中先介绍矩阵偏导数的知识，再将其用到推导中。

BP-OCR 本篇基于实验楼基于BP神经网络的手写体识别实验修改而来 实验地址： 实验楼参考文档： Python2版GitHub地址： 代码经过修改可以在Python3中运行 运行方式：首先运行server.py，然后打开ocr.html可以进行训练。训练好之后可以进行测试。

bp算法，使用c＃编写，发上来大家共同学习。可以看看。～～～～～～～～～～

基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法，当网络模型达到一定的深度时，模型的诊断性能会趋向于饱和，无法进一步提升网络模型的诊断性能，此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外，在小样本数据下，传统BP神经网络仍无法取得较好的诊断准确率。因此，为了提高变压器故障诊断准确率以及在小样本数据下的诊断性能，提出了基于残差BP神经网络的变压器故障诊断方法。所提方法采用堆叠多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度，将传统BP神经网络的恒等映射学习转化为残差BP神经网络中的残差学习。同时，在每个残差网络模块中，模块的输入信息可以在模块内跨层传输，使得每个模块的输入信息可以更好地向深层网络传递，从而在小样本数据下仍可以训练得到较好的诊断模型。实验结果表明，相较于传统深层BP神经网络和传统浅层BP神经网络，所提方法具有更高的诊断准确率，同时在小样本数据下也体现出较好的诊断性能。

BP神经网络，用于分类和预测。也即模式识别和曲线拟合，是用matlab编写实现