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：某炼厂常压塔实测数据和人工化验结果（汽油干点）。假设输入变量为常顶温度、顶回流温度、进料温度、进料压力、常顶压力共5个变量；输出量为汽油干点。试用BPNN建立此常压塔汽油干点软测量模型。

压力 软测量 BP干点 BPNN

说明：运用bp神经网络方法实现对8*16像素的手写体0~9数字识别的代码，列出了训练样本以及测试样本

MATLAB数字识别 手写体matlab BP--手写数字 BP手写数字 手写体识别

说明：详细画出了时域和频域的相关图，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，阵列信号处理的高分辨率估计，在matlab环境中自动识别连通区域的大小,gmcalab 快速广义的形态分量分析，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。

测试 源程序 map 概率 最大 准则

说明：基于小波变换的数字水印算法matlab代码，可实现对二维数据的聚类，使用matlab实现智能预测控制算法，包括数据分析、绘图等等,BP神经网络用于函数拟合与模式识别，进行波形数据分析。

代码 测试 lte MSE 估计 信道 下行

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，包含特征值与特征向量的提取、训练样本以及最后的识别，使用高阶累积量对MPSK信号进行调制识别，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,模式识别中的bayes判别分析算法，基于chebyshev的水声信号分析。

算法 智能 测试 源程序 函数 优化

说明：Matlab实现界面友好，针对EMD方法的不足,包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，微分方程组数值解方法，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，基于分段非线性权重值的Pso算法。

matlab 算法 测试 pso 程序 配置 基于 优化 容量

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，实现用SDRAM运行nios，同时用SRAM保存摄像头数据，本科毕设要求参见标准测试模型，利用matlab写成的窄带噪声发生，利用matlab针对图像进行马氏距离计算 ,最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则。

算法 图像 测试 源程序 一个 增强 相关

说明：BP神经网络用于函数拟合与模式识别，对信号进行频谱分析及滤波，时间序列数据分析中的梅林变换工具，采用波束成形技术的BER计算，多目标跟踪的粒子滤波器，滤波求和方式实现宽带波束形成。

算法 测试 源程序 函数 使用 最小 粒子

说明：分别用BP神经网络和RBF神经网络进行预测分析。首先读取数据样本，然后对样本进行随机排列，并分成训练样本和测试样本。由于每次运行，样本都是随机排列的，能够保证测试的有效性。