说明：BP-Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。

bp——adaboost adaboost 预测 adaboost_bp BP预测

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法

bp正则化 bayes_bpnet BP Trainlm BP-trainlm

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：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，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。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：该压缩包里有基于压缩感知理论的stomp、omp、和bp算法，在处理二维图像上比较有优势，可直接在matlab上运行。

压缩感知 stomp omp bp 二维图像 stomp算法 omp算法 bp算法 压缩感知算法 CS BP BP神经网络

说明：PSO算法和BP神经网络都是现在非常热门的两个算法，在各自的领域都担当着至关重要的作用，通过MATLAB实现pso优化bp中以发挥其最大优势。

​PSO算法 BP神经网络

说明：传一个用matlab写的关于动量-自适应学习调整算法(BP改进算法)应用实例

改进bp 动量算法 Momentum-BP MATLAB-自适应 bp--梯度

说明：采用BP神经网络设计男女生分类器。采用的特征包括身高、体重、是否喜欢数学、是否喜欢文学、是否喜欢运动共五个特征，BP神经网络包含一个隐层，隐层结点数为5。要求：自行编写代码完成后向传播算法，采用交叉验证的方式实现对于性能指标的评判（包含SE,SP,ACC和AUC，AUC的计算可以基于平台的软件包）。

bp-男女生 男女生分类器 神经网络设计 算法评判se-sp 女生的BP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高bp网络的性能，即L-M优化算法

bp正则化 贝叶斯网络 lm-bp LM-BP---matlab LM

说明：BP神经网络自适应步长训练算法，采用最小误差法，梯度下降法，自适应调节权值

神经网络-权值 自适应 自适应bp 梯度下降法-bp BP神经自适应