BP算法推导详细教程

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基于BA-BP算法的企业经营状况评价模型

传统BP神经网络参数的选取是随机的,这样易使网络陷入局部最优,针对这一缺点,提出了利用蝙蝠算法优化BP网络参数的改进算法——蝙蝠-BP算法(BA-BP),并将其应用于企业经营状况的评价研究中。建立了基

基于遗传算法的BP神经网络优化算法

用遗传算法对BP神经网络进行优化，达到了减少BP神经网络算法前期盲目搜索的过程，使得算法更有目的性，最后达到的效果要比单独的BP算法要好

BP算法Python代码

BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传

基于人工神经网络BP算法的倒立摆控制研究

一般的单级倒立摆神经网络控制，matlab仿真已实现，共同学习

GA-BP算法实例

BP算法是基于梯度下降方法，可能会导致网络陷入局部极值点。遗传算法是一种概率性的自适应迭代寻优过程，遵循“优胜劣汰”的原则，具有良好的全局搜索性能，较好的克服了BP算法局部最优的缺陷，同时可优化BP神

基于遗传算法的BP神经网络优化算法——matlab

基于遗传算法的BP神经网络优化算法matlab程序，matlab可以直接运行

BP 算法的程序实现与改进

文章介绍了神经网络中应用广泛的BP算法及其学习过程，并在此基础上用Delphi 实现了程序。同时，本文还总结了几种改进的BP算法

SAR成像bp算法代码

有效代码，含注释。能够实现SAR成像的bp算法。可以直接在matlab上运行。

压缩感知-CS-BP算法（基追踪算法）

压缩传感 压缩感知 CS BP算法 基追踪算法 经测试可以实现数据压缩感知重构。

BP算法改进及在MATLAB上的实现-BP算法的改进及其在Matlab上的实现.pdf

BP算法改进及在MATLAB上的实现-BP算法的改进及其在Matlab上的实现.pdf 针对BP算法这种当前前馈神经网络训练中应用最多的算法进行改进，并在MATLAB中实现。

BP算法的MATLAB实现

用MATLAB实现BP算法，每部都清晰易懂，相对于PYTHON而言，可以看到数据每一步迭代的过程，代码已经跑过，没问题，纯手写，不是网上抄的

bp算法程序-三种语言

是一个压缩包里面有三个子压缩包，分别是基于c++的bp算法程序，基于matlab的bp算法程序，基于Fortran的bp算法程序

共轭梯度的BP算法.rar共轭梯度的BP算法.rar

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基于遗传算法的BP神经网络图像复原算法研究.pdf

基于遗传算法的BP神经网络图像复原算法研究pdf 简单的中文

用python编写bp算法

用python语言编写bp算法，每行都有详细的注释，非常适合初学者，基本上一看就知道是什么意思，非常的好用。

感知器算法和BP算法的性能对比分析

感知器算法和BP算法的性能对比分析感知器算法和BP算法的性能对比分析感知器算法和BP算法的性能对比分析

基于IQPSO-BP算法的煤矿瓦斯涌出量预测

针对煤矿回采工作面瓦斯涌出的非线性特征,提出一种基于改进量子粒子群优化BP神经网络(IQPSO-BP)的瓦斯涌出量预测方法。鉴于量子粒子群算法的遍历能力有限,采用混沌序列来初始化量子的初始角位置。同时

基于 基于遗传算法的BP神经网络优化算法

基于遗传算法的BP神经网络优化算法,MATLAB智能算法30个案例分析的例程，正确完整

用BP算法实现XOR

在人工神经网络课上的作业，用BP算法实现XOR功能，用MATLAB实现，仅供有兴趣的童鞋参考，测试用例比较简单，就不给出了。

MIMO雷达BP算法

基于matlab的BP算法实现，针对的是近场MIMO雷达的成像，可以实现线阵，面阵等不同的布阵方案。

基于遗传算法优化的BP神经网络

基于遗传算法优化BP神经网络的非线性拟合模型，利用数据做预测，数据代码都在压缩包里，可以直接运行。

遗传算法 bp算法

遗传算法和BP算法处理图像处理的文档和过程

神经网络bp算法ppt讲义

感知器神经网络内容包括基于BP算法的多层前馈网络模型 BP算法的实现，基本思想，推导过程，程序实现，BP学习算法的功能

matlab基于bp算法实现的手写数字识别

先打开gui，和别人相比，我做了图形用户界面很容易看到的

论文研究-基于HS-BP算法的尾矿库安全评价.pdf

论文研究-基于HS-BP算法的尾矿库安全评价.pdf,  为有效预防尾矿库事故的发生, 针对尾矿库事故率具有随机波动性和非线性的特点, 采用和声搜索算法(HSA)和BP神经网络建立尾矿库安全评价模型.

GA-BP算法的MATLAB程序

遗传算法GA改进的BP神经网络算法的MATLAB程序，绝对很有用

基于GA-BP算法的气化配煤灰熔点预测

为了提高气化配煤煤灰流动温度预测的精度和稳定性,提出将遗传算法(GA)与误差反向传播神经网络(BP)相结合的预测方法,采用GA优化BP神经网路的权值和阈值,再用BP算法训练网络,结合仿真实验分析比较了

基于AFSA-BP算法的露天矿边坡预测模型

应用具有强大全局搜索能力的人工鱼群算法(AFSA)优化BP神经网络,为其提供最优的初始权值和阈值,提高预测模型的性能。结合影响边坡变形的影响因素,建立基于AFSA-BP算法的露天矿边坡位移预测模型,并