介绍了bp原理和bp的程序例子，很全面，程序中有注释，每一步有说明

基于Matlab的改进BP神经网络及其应用.pdf

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以提高预测软件老化趋势为应用背景，提出一种新型粒子群退火算法（New Particle Swarm Annealing Algorithm，NPSOSA）优化BP神经网络的权值和阈值，继而构建NPSOSA-BP神经网络预测模型.实验通过搭建软件老化测试平台，收集所需的老化数据并进行仿真训练.实验结果表明，NPSOSA-BP神经网络模型相比于传统粒子群算法（PSO）、传统粒子群退火算法（PSOSA）优化的BP神经网络模型提高了预测精度和适用度，在该应用领域验证了本文方法的有效性.

基于MATLAB的BP神经网络的应用.pdf

人工神经网络由于具有自我调整、自组织、自我容错、多数据并行处理等特点,已广泛应用在工程实践及高校科研等领域。其中,BP网络为神经网络的核心领域,在实际的工程应用中,大约70%以上的神经网络算法使用的是BP网络算法和BP网络算法改进。本文详细研究了基于MATLAB 2018工具箱的BP神经网络模型的建立和仿真过程,介绍了BP神经网络的原理及具体推导,并应用在江苏省教育厅高校哲学社会科学研究项目中,借助智能算法对指标体系的构成要素进行数据挖掘,所获取的知识对研究江苏省军工产业持续创新发展具有重要的意义。仿真结果表明,该模型能够很好地实现预期的预测结果。

BP神经网络实现个人信贷评估，对于银行来说，客户的信用直接影响其效益。

由于课程设计选的题目是基于神经网络的综合评价，利用暑假时间用C#实现的bp神经网络。此bp神经网络包含1个隐藏层，其中输入层，隐藏层，输出层个数都可以根据需要更改。 详细分析可见：http://blog.csdn.net/lanqiuchaoren/article/details/37738665