智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

简单的基于matlab通过BP神经网络进行数据分析，可以设置神经网络的层数和数据库的数据，在代码中已经有了归一化、误差分析和可视化结果

百年BP的长寿基因解码.pdf

现有训练集数据，1000 × 7，如下： xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 有测试集数据，100 × 7，如下： xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx 以上数据分别是从某系统采集的数据，  训练数据集中，分别是采集的数据和标注结果，其中1、2分别表示该系统有无故障；  测试数据集中，分别是采集的数据和真实结果，其中1、2分别表示该系统有无故障； 现在需要使用训练数据集训练BP神经网络，然后用训练好的神经网络对测试数据集进行测试，并与真实结果进行对比，最终分析出神经网络的性能。 % --- Executes on button press in pushbutton6. function pushbutton6_Callback(hObject, eventdata, handles) % hObject handle to pushbutton6 (see GCBO) % eventdata reserved - to be defined in a future version of MATLAB % handles structure with handles and user data (see GUIDATA) global output_test inputn_train outputn_train inputn_test ... outputps BPoutput_test xunlian_num Error input_train output_train %创建网络 %获得gui_set中值 num_yinhan=str2num(get(findobj('tag','edit_yinhan'),'string')); TF=get(findobj('tag','transfer'),'string'); %传递函数 valueTF=get(findobj('tag','transfer'),'value'); TF=TF{valueTF}; BTF=get(findobj('tag','train'),'string'); %训练函数 valueBTF=get(findobj('tag','train'),'value'); BTF=BTF{valueBTF}; BLF=get(findobj('tag','learn'),'string'); %学习函数 valueBLF=get(findobj('tag','learn'),'value'); BLF=BLF{valueBLF}; tic;%启动一个定时器 net=newff(inputn_train,outputn_train,num_yinhan,{TF},BTF,BLF); net.trainParam.epochs=str2num(get(findobj('tag','cishu'),'string')); net.trainParam.goal=str2num(get(findobj('tag','goal'),'string')); net.trainParam.lr=str2num(get(findobj('tag','rate'),'string')); net=train(net,inputn_train,outputn_train); an=sim(net,inputn_test); t=toc;%关闭定时器，获取程序运行时间 %网络输出反归一化

这个是关于神经网络的设计，适合 深度学习的朋友们 ，神经网络信道、神经网络均衡、神经网络、BP神经网络、均衡神经网络BP神经网络信道均衡，matlab的仿真实现

滚动轴承是机械中应用最广泛的一种通用机械部件，轴承特定的使用环境造成其寿命的随机性较大，目前还无法准确预测其寿命。因此，轴承故障诊断就显得非常重要。本文对滚动轴承的振动数据分别在时域和频域进行了分析，由神经网络处理，对结果采用“判决区间+举手表决”方式，获得最终判断结果。

PM2.5浓度预测，有代码、数据及说明

基于BP神经网络的无约束优化方法

基于matlab代码的BP网络预测和建模，带入数据即可直接运行

【预测模型】基于差分进化算法优化BP神经网络实现数据预测matlab源码.zip