BP神经网络FORTRAN源代码。 BP算法由两部分组成：信息的正向传递与误差的反向传播。在正向传播过程中，输入信息从输入经隐含层逐层计算传向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。如果在输出层没有得到期望的输出，则计算输出层的误差变化值，然后转向反向传播，通过网络将误差信号沿原来的连接通路反传过来修改各层神经元的权值直至达到期望目标。 -BP neural network FORTRAN source code. BP algorithm consists of two p

该程序描述了BP神经网络中隐含层的数目和隐含层的神经元个数对神经网络学习的影响。-The program describes the BP neural network, the number of hidden layer and the number of neurons in the hidden layer of the neural network learning.

极限学习机（Extreme Learning Machine，ELM），该算法随机产生输入层与隐含层间的连接权值及隐含层神经元的阈值，且在训练过程中无需调整，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。与传统的训练方法相比，该方法具有学习速度快、泛化性能好等优点-Extreme Learning Machine regression and classification, introduce a new algorithm for SLFN- Extreme Learning Mach