本文是学习B站老哥数学建模课程之后的一点笔记。 BP（back propagation）算法神经网络的简单原理 BP神经网络是一种采用BP学习算法（按照误差逆向传播训练）的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。 神经网络基本结构如下： 共分为三层，可以理解为一组输入 ...

1、BP神经网络简介：其可以称为“万能的模型+误差修正函数”，每次根据训练得到的结果和预想结果进行误差分析，进而修改权值和阈值，一步一步得到能输出和预想结果一致的模型。 其是由输入层、隐藏层和输出层组成，对给懂的训练集进行训练，从而能够依据现有变量对需要的值进行预测。 具体过程可以见博客 ...

本文主要内容包含： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集。Iris数据集能够在http ...

人工神经网络概述： 人工神经元模型： 神经网络的分类： 按照连接方式，可以分为：前向神经网络 vs. 反馈（递归）神经网络； 按照学习方式，可以分为：有导师学习神经网络 vs. 无导师学习神经网络； 按照实现功能，可以分为：拟合（回归）神经网络 vs. 分类神经网络 ...

1. 算法原理 1.1 概述 ​ 人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络 ...

本文主要内容包括： (1) 介绍神经网络基本原理，(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法，(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。 第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http ...

MATLAB 中BP神经网络算法的实现 BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或者向量的函数，这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算 ...

自己测试人口预测的matlab实现： x=[54167 55196 56300 57482 58796 60266 61465 62828 64653 65994 67207 66207 65859 67295 ...