通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时，该模型具有良好的扩展性，可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明：该方法在工程分析方面，能够快速找到属性之间的关联程度，得到准确、稳定的分析结果，满足工程分析需求。

CNN算法中权重调整过程详细推导，文中详细的介绍了关于BP算法的推导过程，通俗易懂。

利用BP神经网络拟合sinx函数，有训练集和测试集生成的部分，代码完整

bp算法matlab简单代码levenberg-marquardt-nn-matlab-工具箱 神经网络库-LEVENBERG MARQUARDT优化 优化技术已广泛用于寻找数学问题中与线性和非线性系统有关的解决方案。 在求解未建模的动力学时，尤其是在控制理论/系统动力学中，提供优化算法很有用。 另一方面，神经网络结构已成为解决/创建数据科学中动态模型设计的最大课题。 NN的效率也随着一般微处理器速度的提高而提高。 从理论上讲，神经网络通过训练法则（即反向传播算法）建立输入-输出关系。 然而，与它的稳定性相比，BP算法速度较慢。 由于这些原因，使用牛顿-高斯方法重新设计了BP算法，称为Levenberg-Marquardt算法。 在LM算法中，每个系数都针对给定的误差值进行更新，而不是总成本1！ 因此，它提供了一种创建更快的学习算法的方法。 出于整个原因，提出了简单的Levenberg-Marquardt算法来解决计算机和微处理器结构上的这些问题！ 在此GitHub文件中，将LM优化技术应用于前馈神经网络结构。 希望对您有用：) 该库有七个主要用法： 建立非线性投入产出关系模型 给定系

代码是关于神经网络中BP算法的程序，没有调库。根据公式写的算法。数据集是鸢尾花数据集，直接运行main文件，即可看到实验结果。 pre函数为预测函数。

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LDPC编译码 matlab快速仿真，BP算法

BP神经网络技术，对手写数字进行识别，基于结构的识别法及模板匹配法来提高识别率。绝对的能运行！！如果是觉得我手写的数字图片难看！可以自己画图片来识别！注意使用 Matlab实现的！！

基于MATLAB BP算法对图像的恢复

针对当前基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法普遍存在精确度较低且适应性不强的问题，研究发现融合算法能够有效改善这些问题。提出了一种基于神经网络的融合链路预测算法，主要通过神经网络对不同链路预测相似性指标进行融合。该算法使用神经网络对不同相似性指标的数值特征进行学习，同时采用标准粒子群算法对神经网络进行了优化，并通过优化学习后的神经网络模型计算出融合指标。多个真实网络数据集上实验表明，该算法的预测精度明显高于融合之前的各项指标，并且优于现有融合方法的精度。