说明：采用扩展elman神经网络实现建模预测问题，神经网络的权值调整采用BP学习算法。

elman预测 Elman Elman-matlab bp网络预测 elman神经网络

说明：这是一个四个不同的S函数实现集合的递归模糊神经网络（RFNN）。该网络采用了4组可调参数,这使得它非常适合在线学习/操作，从而可应用到系统识别等方面。

神经网络在线 模糊集合 s函数神经网络 type-2-neural anfis-training

说明：使用遗传算法对RBF神经网络进行优化，并进行测试。

RBF网络 神经网络 GA-RBF rbf神经网络 GA遗传算法

说明：用Skeletonization剪枝方法精简BP神经网络结构，提高网络泛化能力，对手写数字进行识别。

剪枝 digits 神经网络-剪枝 手写数字识别 神经网络剪枝

说明：基于递归神经网络的故障诊断 matlab仿真。

神经网络-故障 fault-neural 递归神经网络 matlab神经 故障-仿真

说明：matlab开发的BP神经网络模型，经过调试，运行正常。

BP神经网络 BP 神经网络

说明：用蚁群算法优化BP神经网络，然后用于预测，非常实用，适合初学者。

蚁群算法 BP神经网络 P神经网络 ACOBP

说明：神经网络PID控制的阶跃响应可以准确跟踪输入信号，各种指标均满足要求。

神经网络 PID控制 阶跃响应 跟踪信号 BP神经网络算法

说明：利用大量图像数据对卷积神经网络算法进行训练，通过卷积、池化、下采样以及全连接层训练后的卷积神经网络在图像识别精度越来越高。

图像数据 卷积神经网络算法 CNN

说明：使用2012Imagenet数据大赛深度学习网络为架构的卷积神经网络，可进行多类数据分类任务。

深度学习网络 卷积神经网络