说明：针对BP神经网络的初始权值和阈值是随机选取的弊端，采用遗传算法寻优BP的初始权值和阈值，然后进行BP训练和测试。遗传算法包括编码 选择 交叉 和变异等操作。
遗传算法 BP神经网络 非线性预测
说明：用多层前向网络的BP算法拟合函数 1）网络结构为三层（输入层、1个隐层和输出层）； 2）获取两组数据，一组作为训练集，一组作为测试集； ...
BP算法 BP多层 BP
说明：采用动量梯度下降算法训练BP网络，采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络。
动量梯度 L-M 贝叶斯正则
说明：一、用GA直接训练BP网络的权重算法 主程序：gafault.m 它包括以下子程序： 1. BP网络初始化：nninit.m――给出P，T，R，S1，S2； 2. 适应值计算函数：gabpEval.m； 3．将遗传算法的编码解码为BP网络所对应的权值、阈值函数：gadecod.m；二、用GA先求BP...
GA BP网络 权重算法
说明：利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值，然后进行训练，利用训练好的模型进行预估。附实例
神经网络-权值 bp-预估 BP遗传算法 训练模型 遗传算法BP
说明：用matlab仿真的BP神经网络，采用LM算法，训练出一个比较好的训练曲线，一块发上来共享！
LM算法训练BP BP神经网络LM LM-neural LM LM-bp神经网络
说明：BP神经网络的整个训练过程（从数据剔除，平滑处理，归一化，到构建训练网络，反归一化，你拟合作图）毕设课题作业，保证可用
神经网络 matlab数据处理 数据归一化 数据平滑 MATLAB归一化
说明：实现BP神经网络训练的小程序。采用单输入单输出的3层BP网络，神经网络隐层采用标准的sigmoidal激活函数，输出层采用线性激活函数。
激活函数 sigmoidal function BPnetwork 激活函数matlab 3层神经网络
说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。
贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP
说明：bp神经网络设计和训练，只要参考本源码就可以熟悉matlabbp编程的相关知识
bp神经网络-matlab BP-神经网络-matlab BP BP-神经网络 matlab-神经网络
