BP神经网络结构：2-4-1，具体参数可自行调整 （输入神经元个数：2，隐含层层数：1，隐含层神经元个数：4，输出神经元个数：1） 采用粒子群优化算法（PSO）对BP神经网络模型的权重和阈值进行优化 测试函数：y=x_1^2+x_2^2 https://blog.csdn.net/weixin_43470383/article/details/132240745

MATLAB水果分级系统（果径，色泽，缺陷，Bp神经网络算法）Matlab平台

自己编的MATLAB前馈型神经网络算法，直接点击运行就可以用了，可以自己学习哦！

3.BP神经网络算法设计与实现.pdf 同样和我上传的别的算法一样都是mfc实现步骤和核心代码

BP神经网络算法的优化方法，mtlab代码实例。

基于GA_BP神经网络的光伏出力预测 基于GA_BP神经网络的光伏出力预测 详细请见：https://blog.csdn.net/weixin_56691527/article/details/127998147?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22127998147%22%2C%22source%22%3A%22weixin_56691527%22%7D

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且

摘要： 纯NumPy代码从头实现简单的神经网络。 Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架，可用于快速构建复杂模型。前不久，我曾写过一篇文章，对神经网络是如何工作的进行了简单的讲解。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。本文将利用NumPy实现简单的神经网络，在实战中对其进行深层次剖析。最后，我们会利用分类问题对模型进行测试，并与Keras所构建的神经网络模型进行性能的比较。 Note：源码可在我的GitHub中查看。 在正式开始之前，需要先对所做实验进行构思。我们想要编写一个程序，使其能够创建一个具有指定架构（层的数量、大小以及激活函数）

采用python对BP神经网络原理进行编写程序，应用神经网络解决分类问题，并且绘制分类边界图

浅析BP神经网络算法的改进和优化.doc