说明：用遗传算法为 BP 神经网络优化权值，使网络具有快速学习网络权重的能力，并且能够摆脱局部极小点的困扰。遗传算法的全局搜索能力来弥补BP算法全局搜索能力不足，实例证明，这种预测模型比BP网络预测模型具有更高的精度。

BP神经网络 神经网络预测 遗传-神经网络 遗传算法 matlab

说明：通过耦合神经网络结合中值滤波实现图像的降噪源代码。

图像滤波降噪 神经网络-噪 耦合神经网络 神经网络降噪 神经网络-图像

说明：Matlab工具箱神经网络函数神经网络06b辅助神经网络工具箱。

工具箱 神经网络

说明：自组织神经网络概念和原理，并重点介绍一下自组织特征映射SOM网络。SOM和现在流行的ANN（MLP）模型在结构上类似，都由非常简单的神经元结构组成，但是SOM是一类“无监督学习”模型，一般的用法是将高维的input数据在低维的空间表示[1]，因此SOM天然是一种降维方法。除了降维，SOM还可以用于数...

竞争神经网络 SOM神经网络

说明：是一种双隐层反向传播神经网络，Relief计算分类权重，通过虚拟阵元进行DOA估计，虚拟力的无线传感网络覆盖，分析了该信号的时域、频域、倒谱，循环谱等,在matlab R2009b调试通过。

神经网络doa 循环神经网络 神经网络--DOA 时频DOA MHE

说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

说明：BP神经网络实现测试数据预测(将训练集与测试集数据进行归一化 建立BP神经网络，并训练；利用训练好的BP神经网络对测试集中的23个样本的抗压强度进行预测；输出结果并绘图)。

强度 抗压强度 BP预测 neural-strength 神经网络-强度

说明：用fft进行特征提取，并画出相应的图。再进行神经网络分类。

fft hotwu2 神经网络 图神经网络 FFT-神经网络

说明：使用matlab实现卷积神经网络（cnn）算法，比较简单易懂。

CNN 神经网络 CNN神经网络 卷积神经网络

说明：基于遗传算法优化的神经网络算法，对比传统神经网络加强了初始权值与阙值的优化。

优化 GA-BP神经网络 基于GA-BP神经网络