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back propagation algorithm
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matlab back propagation algorithm
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BPN 網絡演算这是用VCwin32编写的用遗传算法优化神经网络的程序-Error Back-propagation Training Algorithm
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back propagation and genetic algorithm in neural networks
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load flow using back propagation algorithm
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Standard Back Propagation
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This is my implementation fo back propagation algorithm for artificial neural network using C-This is my implementation fo back propagation algorithm for artificial neural network using C++
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Back Propagation Algorithm in Neural Network.
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Back Propagation Algorithm Improvement Methods in Neural Network.
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这是反向传播算法的C++程序源码，对于研究BPNN的人人来说，具有非常好的参考价值 可直接使用。 已通过测试。
-This is the back-propagation algorithm C++ program source code for the study of BPNN for all, with a very good reference value can be used directly. Has been tested.
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输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。-Enter the study sample, using the back-propagation algorithm repeatedly adjust training of the network weights and deviation as close as possible, so that the ou
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artificial neural network, simple multi layer back propagation training algorithm with tan-sigmoid as the activation function.
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back propagation算法实现-back propagation algorithm
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用C++实现的bp（Back Propagation)算法程序-BP（Back Propagation）by VC++
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this code in used in neural network mlp with back propagation training algorithm and geradian descends algorithm for optimization.in some of this codes I used full propagation algorithm or mlp one layer or two layer with different activation function
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this code is about mlp 1 layer neural network with back propagation training algorithm by using geradient descence for nonlinear system. input data are random.-this code is about mlp 1 layer neural network with back propagation training algorithm by
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BP神经网络：是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-BP neural network: a Press the front back propagatio
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matlab code for training neural network using back-propagation algorithm
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BP（Back Propagation）网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
通过对信息的提取以及
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建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元
tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数
tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数
trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数
learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数(The BP neural network is established, with 12 hidden la
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