将自适应矩估计算法（Adam）作为反向传播算法应用于普通的三层神经网络（输入层、隐含层、输出层）的反向传播过程，之后建立数据预测模型进行数据预测，压缩包中Adam.py为训练过程源码，test.py为测试过程源码，train.csv文件为训练数据集，test.csv文件为测试数据集，.npy文件为模型训练后保存的参数。

GA-ANN Use genetic algorithm to optimize the backpropagation neural network. 简介：这是一个利用遗传算法实现BP人工神经网络的matlab代码，可用于实现2层（隐藏层数=1，不计输入层，则共2层）的BP-ANN。 原作者为： 由于云盘易失效，在此备份。

该代码实现了用于教程目的的多层反向传播神经网络，并允许在输入、输出和隐藏层中训练和测试任意数量的神经元。 隐藏层的数量也可以变化。 共有三个文件，其中 MLBPN_Train.m 用于在所需输入模式上构建和训练多层网络，MLBPN_Test.m 用于测试训练后的神经网络。 您可以通过修改DefinePattern.m文件来提供自己的训练模式。 如果需要，学习率、总迭代次数和激活函数都可以更改。 该代码使您能够单独修改前向和反向传播阶段，以允许在复杂的训练数据上快速收敛。

matlab高功率微波代码智能系统 概述 NTOU-NCE 硕士课程。 三个项目使用了三种不同的智能系统理论，包括模糊理论、进化算法和反向传播神经网络。 这些项目不是靠Matlab工具箱完成的，而是靠我自己的编程能力。 思维导图 课程内容 模糊理论 进化算法 反向传播神经网络 (BPNN) 混合系统 项目01：模糊理论 目标 ： 微波炉的完全模糊控制。 这个微波炉有一些有趣的功能。 安装在此微波炉上的传感器可以检测温度和重量。 利用模糊理论，自动计算，得出适中的功率和运行时间，并根据计算结果对食物进行加热。 这些功能可以减少我们用它来加热食物的时间。 我们只需按一下按钮，食物就会被正确加热。 根据模糊规则和隶属函数，使用COG去模糊，并根据去模糊，绘制两个图表。 模糊规则： R^1：如果温度低而重量重。 然后操作时间长且功率高。 R^2：如果温度低，重量中等。 然后运行时间中等，功率高。 R^3：如果温度低，重量轻。 然后操作时间短且功率高。 R^4：如果温度中等，重量较重。 然后运行时间长，功率中等。 R^5：如果温度中等，重量中等。 然后运行时间中等，功率中等。 R^6：如果温度中

人工智能-反向传播神经网络在混沌时间序列预测中的应用.pdf

神经网络的前向传播和反向传播推导 x1x_{1}x1​和x2x_{2}x2​表示输入 wijw_{ij}wij​表示权重 bijb_{ij}bij​表示偏置 σi\sigma_{i}σi​表示激活函数，这里使用sigmoid激活函数 outoutout表示输出 yyy表示真实值 η\etaη表示学习率 前向传播 h1=w11x1+w13x2+b11h_{1}=w_{11}x_{1}+w_{13}x_{2}+b_{11}h1​=w11​x1​+w13​x2​+b11​，α1=σ(h1)=11+e−h1\alpha_{1}=\sigma(h1)=\frac{1}{1+e^{-h1}}α1​=σ(

给样本训练，样本用矩阵表示（大小 7x9）

软件定义网络是一种全新的网络架构，集中控制是其主要优势，但若受到DDoS 攻击则会造成信息不可达，也容易造成单点失效。为了有效地识别DDoS攻击，提出了一种SDN环境下基于BP神经网络的DDoS攻击检测方法。该方法获取OpenFlow交换机的流表项，分析SDN环境下DDoS攻击特性，提取出与攻击相关的流表匹配成功率、流表项速率等六个重要特征；通过分析六个相关特征值的变化，采用BP神经网络算法对训练样本进行分类，实现对DDoS攻击的检测。实验结果表明，该方法在有效提高识别率的同时，降低了检测时间。通过在软件定义网络环境中的部署，验证了该方法的有效性。

matlab开发-多层反向传播神经网络。多层反向传播神经网络的实现

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