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主要为大家详细介绍了C++实现神经BP神经网络，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch，tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现： 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码，可以提升学习率，加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示，使用matplot实现 二、作用： 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络，了解神经网络工作的几大部分 前向计算，激活函数，损失函数，求导 2.复现论文的adam优化器实现，实现一阶矩估计，二阶矩估计 三、能学到什么： 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知： 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架，求导也是代码实现，主要是公式求导，后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络，不适用于特征提取，后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数，需要验证sigmod等激活函数可以自行添加

以非线性预测评价为基础,采用BP神经网络模型,利用遗传算法优化网络初始权值和阈值,建立一个新的煤矿底板突水危险性预测的网络模型,通过收集不同突水矿井的资料,综合考虑多种影响底板突水的因素。运用Matlab编程对网络原始数据进行训练,并对不同工作面底板是否突水及突水量进行预测分析,结果表明,该模型收敛速度快、预测精确度高,且具有较强的泛化能力。

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莱维飞行改进麻雀算法(SSA)优化BP神经网络回归预测，LevySSA-BP回归预测，多变量输入单输出模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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煤矿巷道支护的形式是多种多样的,而在对支护体系的相关参数进行设计时,必须充分考虑各方面的影响因素,如巷道围岩性质、支护形式、应力变化等,这些数据的分析和处理十分复杂,可以通过构建神经网络模型的方式来实现。结合某煤矿的实际情况,对基于MATLAB的BP神经网络模型在巷道支护参数设计中的应用进行了分析,希望能够为煤矿巷道支护体系的设计提供一些参考依据。

基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的时间序列预测，matlab代码。 模型评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

内容： 1 绪论 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 1.2 神经网络的发展与研究现状 1.3 神经网络的研究内容和目前存在的问题 1.4 神经网络的应用 2 神经网络结构及BP神经网络 2.1 神经元与网络结构 2.2 BP神经网络及其原理 2.3 BP神经网络的主要功能 2.4 BP网络的优点以及局限性 3 BP神经网络在实例中的应用 3.1 基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数 3.2 BP网络在函数逼近中的应用 3.3 BP网络在样本含量估计中的应用