说明：iris数据分类bp神经网络实现，适当调整训练次数和训练精度，分类准确率可达99 以上

BP_IRIS BP分类准确率 IRIS神经网络 bp-matlab-iris BP分类

说明：在matlab环境下，实现鸢尾花数据的人工神经网络分类，只是比较基本的实现BP网络，没有利用现成的命令。

BP--分类--matlab BP鸢尾花分类 IRIS神经网络 iris--ANN ANN-matlab

说明：基于BP神经网络，根据鸢尾花多组数据先训练网络再对样本进行测试，给出分类结果

BP鸢尾花分类 鸢尾花 BP分类 bp鸢尾花matlab BP神经网络iris

说明：iris数据，MATLAB实现，实现BP神经网络，适合初学者

神经网络 bp Iris 实现 数据

说明：本算法是matlab神经网络工具箱提供的函数建立了利用GRNN和RNN分别建立各个属性及属性组合与鸢尾花种类间的识别模型。

RNN-神经网络 花识别 组合模型 matlab-grnn GRNN与RNN

说明：一种神经网络算法：极限学习机（ELM)，包括分类和回归，仿真验证无误，适合初学者练习。

ELM-分类 elm回归 ELM神经网络 ELM machine-learning

说明：bp网络关于函数逼近， 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。

matlab 神经网络 bp

说明：RBF神经网络应用于IRIS数据集的例子

rbf-irus iris IRIS-RBF iris-data-matlab nn-pso

说明：利用回声状态神经网络进行时间序列预测.预测效果非常好

状态回声网络 时间序列 序列预测 回声状态 预测

说明：使用bp神经网络进行分类。包括鸢尾花数据，以及训练过程和分类结果。包含非常详细的注释。

鸢尾花-bp网络 BP分类 BP--花 shenjing 鸢尾花数据