基于小脑神经网络的正弦函数逼近程序

BP 网络的曲线逼近能力蛮强的，适合一些非线性的问题。如果你在用 MATLAB 搞建模或者函数拟合，不妨试试这个思路。它通过反向传播不断优化权重，模型能自适应数据的走势，效果还挺不错的。而且 MATLAB 的工具也比较全，像feedforwardnet和train这些函数，用起来也不难。 三层结构的神经网络，输入层、隐藏层、输出层，结构比较清晰。你只要把训练数据好，比如归一化一下，喂进模型里，就能开始训练。响应也快，调参也方便。像激活函数、学习率这些参数，neuralnet都能帮你配好，省了不少麻烦。 如果你喜欢自己动手写逻辑，那就用自定义函数。从初始化权重、前向传播，到反向传播和梯度下降，一

脑神经信息活动的特征包括巨量并行性、信息处理和存储单元的集成，以及自组织自学习功能。

神经网络识别，可识别三种类别，使用四种特征。可更改程序以识别更多类别。

一个利用Matlab实现故障诊断的神经网络程序。该程序通过神经网络模型来识别和分析设备故障，为工程师提供精准的故障诊断解决方案。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

利用神经网络近似sin函数，不使用matlab工具箱，而是自行编写实现。

随机神经网络引入了神经网络中的随机变化，一种方法是通过在神经元之间引入随机过程传递函数，另一种方法是为神经元分配随机权重。这种设计使得随机神经网络在解决优化问题时非常有效，因为随机性可以帮助避免陷入局部最优解。基于随机传递函数构建的随机神经网络通常被称为波茨曼机（Boltzmann machine），在风险控制、肿瘤学和生物信息学等领域有广泛应用。

在matlab环境中，这份完整的RBF神经网络代码十分优秀。

这是一份经典的BP神经网络源码，适合初学者参考学习。代码注释详细，帮助读者理解每个步骤的实现过程。