支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合，GreenSim团队推荐您使用。

用BP神经网络实现对6维二进制数据的识别和分类，判断其是否为对称模式。-Using BP networks to achieve the identification and classification of six-dimensional binary data, and determining whether it is symmetric mode

BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类,可以帮助到学习Matlab的人们