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Fortran_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
NNCONTROLINGANDBP
- 神经网络控制作为一种全新的智能控制方法,是解决非线性系统预测和控制问题的一种重要手段,受到了许多专家学者的广泛关注,是目前国内外研究的热点之一。本文着重研究前向神经网络的学习算法,简单探讨了BP算法在逼近非线性系统中各个因素对系统的影响。 -Neural Network Control as a new intelligent control method is to solve the nonlinear system to predict and control an important
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- BP算法是为了解决多层前向神经网络的权系数优化而提出来的；所以，BP算法也通常暗示着神经网络的拓扑结构是一种无反馈的多层前向网络-BP algorithm is to solve the multi-layer feedforward neural network weights optimization and put forward Therefore, BP algorithm usually implies that the topology of neural network is
BP
- 反向传播算法也称BP算法，是一种神经网络学习的数学模型，解决多层前向神经网络的权系数优化-Back-propagation algorithm, also known as BP algorithm is a neural network study of the mathematical model and solve multi-layer feedforward neural network weights optimization
BP
- 我们最常用的神经网络就是BP网络，也叫多层前馈网络。BP是back propagation的所写，是反向传播的意思。-We are the most commonly used neural network is a BP network, also known as multi-layer feedforward network. BP is written by the back propagation is the meaning of back-propagation.
Neural_Control
- 首先介绍人工神经网络的基本概念和ANN 的特性，以及神经网络的学习方法。然后讲授典型的前向神经网络、反馈神经网络的原理、结构、基本算法，给出了BP 网络的算法改进。最后介绍了神经网络PID 控制。-First introduces the basic concepts of artificial neural networks and the characteristics of ANN, and the neural network learning. And then teach the t
Artificialneuralnetworkandsimulation
- 内容包括:人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向录机及其学习算法、Hopfield 神经网络,随机神经网络及模拟退火算法、竟争神经网络和协同神纤网络。每章均给出了基于MATLAB的仿真实例以及练习。 -Contents include: Introduction to artificial neural networks, single-layer feedforward network and the LMS learning algorit
backprop
- MBP 变速率BP前向网络算法,较为有效地一种训练算法,特点是学习速率的自适应变化。-A modified BP algorithm for feedforward neural network .Unlike usual BP ,it uses a modified learning rate adaption strategy which significanly improves the learning procedure.
C_bp
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
PID-control-based-BP
- 用一个多层前向神经网络，采用反向传播算法依据控制要求实时输出Kp、Ki、Kd，依次作为PID控制器的实时参数，代替传统PID参数靠经验的人工整定和工程整定，以达到对大迟延主气温系统的良好控制。-We use a multilayer feedforward neural network using back propagation algorithm and based on control requirements.This net can real-time output Kp, Ki, K
PID
- 前馈神经网络例程，BP神经网络，主要仿真了其功能原理-Feedforward neural network routines, BP neural network, the main principle of the simulation of its function
bp-matlab
- bp的matlab源代码 多层前馈网络用于图像压缩的网络模型、原理、算法及关键技术，并通过仿真实验说明了在BP神经网络图像压缩中，算法、激活函数和压缩率等参数的选择是至关重要的，它们与收敛时间以及重建图像的压缩性能息息相关。-the multilayer feedforward network for image compression network model, theory, algorithm and key technologies, by simulation illustrates
BP-neural-networks-algorithm
- 本程序为一个误差向后传播的三层前馈神经网络有指导的学习算法:Gauss变异动态调整BP算法中学习率参数和冲量系数-This program is a three-layer error back propagation feedforward neural networks supervised learning algorithm: the Gauss variation dynamically adjusts the learning rate in BP algorithm paramet
bp-solve
- BP网络是目前前馈式神经网络中应用最广泛的网络之一，实现BP算法训练神经网络完成XOR的分类问题。 设计要求： （1） 能够设置网络的输入节点数、隐节点数、网络层数、学习常数等各项参数； （2） 能够输入训练样本； （3） 实现BP算法的训练过程； （4） 实现训练过程的动态演示； （5） 训练完成后可输入测试数据进行测试。 -BP neural network is feedforward neural networks one of the most widel
GA-BP-algorithm
- Multilayer feedforward networks GA-BP hybrid learning algorithm
BP
- BP网络（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。-Back Propagation (BP), a multi-layer feedforward neural network trained by the error back propagation al
BP网络
- BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法（梯度法），通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input layer）、隐层(hide layer)和输出层(outpu
bp神经网络
- Matlab实现前向神经网络的方法 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集(Implementation of feedforward neural networks by Matlab)
BP
- BP网络（Back Propagation），是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。(BP nntool is a multilayer feedforward network trained by error inverse propagation algorithm. It is one
GABP
- 使用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值。BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。(Genetic algorithm is used to optimize the weights and thresholds of BP neural network. BP neural network is a kind of multilayer feedforward neural network trained according to the erro