说明：一个关于bp算法的大全，有matlab、c、c++的源代码都有，还有bp神经网络源程序，感兴趣的就看看吧

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说明：用matlab编的BP算法－－函数拟合，用来逼近一个SIN函数

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说明：该程序是用matlab语言实现应用BP神经网络逼近非线性函数，文档中包括了matlab的m文件，验证文件还有说明文件。

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说明：BP神经网络的非线性系统建模--非线性函数的拟合:通过一个简单是二元二次函数，实现bps神经网络的非线性拟合，逼近真实值。

说明：利用BP神经网络进行训练预测采用BP神经网络的建立、训练和仿真，并应用BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性、应用得最广泛的一种模型，具有自学习、自组织、自适应能力以及很强的非线性映射能力，能以任意精度逼近任意连续函数。

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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。

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说明：matlab应用于神经网络：利用BP算法及Sigmoid函数，研究函数的逼近问题。

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说明：包内解压后含有两个程序，一个是带有归一化的双层BP神经网络，一个是不带归一化的双层BP 神经网络，其中需要输入的数据中第一列为要逼近的目标函数。反向的优化算法选项写在了BP.m文件中，使用时可以替换。BPp文件为带归一化的双层，EX为不带归一化的BP。

说明：RNN网络连接权值的学习修正使用BP算法，由于网络隐含层结点中的作用函数采用高斯函数，从而具有局部逼近能力．此为该网络之所以学习速度快的原因．此外．由于GRNN中人为调节参数很少．只有一个阈值．网络的学习全部依耐数据样本，这个特点决定网络得以最大可能地避免人为主观假定对预测结果的影响。

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说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

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