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本教程介绍了使用MATLAB进行神经网络建模的具体方法，涵盖BP神经网络在软测量中的应用，并提供了相关实例。

神经网络算法案例解析 相应程序示例 全面讲解，易于理解 可用于科研、学习和实际应用

详细阐述了BP神经网络的原理及其在MATLAB中的实现方法，包括详细的MATLAB程序和实例分析。读者将通过学习，掌握BP神经网络的基本原理和实际编程技能。

如果你正在寻找一些神经网络的 MATLAB 代码资源，这个存储库就挺适合你。它包含了 Dewapriya 等人的研究成果，是一些关于隐藏神经元数量对神经网络性能影响的。比如，在how_many_neurons文件夹中的代码就好地展示了不同输入条件下，如何通过神经网络预测石墨烯样品的断裂应力。不仅如此，predicting_fracture_stress文件夹里的代码，也可以直接用来计算和绘制图表，方便。而且这些代码可以直接运行，不需要太多额外设置，适合忙碌的开发者。你可以用这些资源复现论文中的实验，进行更深的或者直接应用到自己的项目中。，这是一个实用的神经网络 MATLAB 代码集。要注意，文

WebAccess是由研华科技(Advantech)开发的一款基于IE浏览器的HMI（Human Machine Interface，人机界面）/SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition，监控与数据采集）软件。该软件的核心优势在于其完全网络化的特性，允许用户通过标准的IE浏览器对各种自动化设备进行远程监控和控制。WebAccess的所有工程创建、配置、绘图和管理都可以通过Internet Explorer浏览器完成，兼容多种版本。用户可以使用本地客户端或IE浏览器对工厂、过程控制和楼宇自动化系统中的设备进行实时监控和控制。WebAccess的

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数据库开发的入门课程，内容讲得蛮清楚，适合刚接触后端或想搭建后台管理系统的你。整体节奏比较舒服，概念解释得直白，带你一步步上手建库、写查询、操作表结构，嗯，挺贴心的。 像是你常听到的Oracle、MySQL、SQL这些，都有配套资源，讲得还挺详细。比如你想了解怎么用SELECT语句查数据，怎么做表关联，它都有举例，手把手带你写。 对前端出身的朋友也友好，不用担心太底层，多例子偏实际开发，比如登录验证用数据库查用户信息，配合jsp页面或者Visual Basic搞点简单 UI，效果还不错。 推荐你看下这些资源：Oracle 数据库开发入门、MySQL 网络数据库指南、SQL 数据库入门，都挺实用

神经网络的学习资源太多了，有时候挑起来反而头大。这里整理了一批比较实用的代码资源，尤其适合刚上手或者想用 MATLAB 动手实验一下的朋友。源码能直接跑，算法也算清晰，省得你东找西找浪费时间。 MATLAB 的单层神经网络代码蛮适合入门的，结构简单，逻辑也直观，链接在这儿。想搞清楚 NN 咋回事，用这个练练手挺好。 深度学习和机器学习基础这篇是理论入门的老朋友，虽然内容不新，但打基础还是靠谱的，传送门：点这里。 还有个比较有意思的是DNNE 集成学习算法，用 MATLAB 开发的，适合搞点进阶玩法，地址是这里。代码可复用性还不错。 如果你是那种喜欢一口气打包拿代码的人，推荐看看这个多种神经网络

Akka网络编程 Akka为高并发后端服务程序提供支持，网络通信是服务端程序的重要组成部分。网络编程主要有两种方式： TCP socket编程: 作为网络编程的主流方式，TCP socket编程建立在TCP/IP协议之上。例如，QQ聊天就是基于TCP socket编程实现的。 B/S结构的HTTP编程: 当我们使用浏览器访问服务器时，使用的是HTTP协议，而HTTP协议的底层依然是通过TCP socket实现的，例如京东商城。

BP 算法的核心在于一步步修正误差，听起来高深，其实操作起来还挺直观的。你只要理解每一层神经元的“传话逻辑”，基本就能上手。这个教程从最基础的权重初始化开始讲，配合反向传播，一步步带你搭个小神经网络，适合想把原理和实操都吃透的人。 初始权重的设置是随机的，这点多人会忽略。你可以直接用rand()来生成初始W(0)，按步骤用公式调整。教程里的Step2部分讲得蛮清楚，配合(10)公式，基本不会卡壳。 输出怎么得？就是每轮迭代后用当前权重计算一次输出值。这个环节叫前向传播，是验证学习效果的关键一步，别跳。输出不对，你权值还没调准，要继续优化。 如果你平时用MATLAB比较多，推荐你顺便看看这几个相