1、见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，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。
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2、// BP.cpp ： Defines the entry point for the console application.//该程序实现神经网络的BP算法，输入节点数，输出节点数，隐层数，隐层节点数任意，由用户决定。
3、你“行”的概念是什么？ 用C++之后在matlab中编译成mex后，使用的时候一行代码就可以了。
4、BP神经网络的Matlab代码见附件，修改节点数、增加归一化和反归一化过程即可。BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation， BP）算法。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。
5、例如你的输入格式是b=(a-amin)/(amax-amin)；则反归一化需要知道amax和amin是多少，用一个语句可求：a=b*(amax-amin)+amin。其中amax和amin都是归一化之前的最大或最小值。
1、见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，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。
2、神经网络黑客指南：http：//karpathy.github.io/neuralnets/神经网络和深度学习：http：//neuralnetworksanddeeplearning点抗 /chaphtml 代码 现在你已经了解了基本的知识，就开始写代码吧！首先我们需要创建层。
3、我不建议用Java，应改用Python或Scala一类的语言。如果用Python，代码大概50行左右，但可以想像用Java便看起来复杂得多。
1、目前混合整数规划是一个可研究的问题，这方面的论文也较多，有的是用四舍五入的方法取整，在matlab中用round函数可实现。也有用三角函数进行转化的，具体情况我不太清楚。另外你的问题有约束条件，在编程时需要加约束处理。
2、粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO， 是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。
3、以及变异(mutation)，而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
4、find用于找出满足其条件（v(j，：)vmax）的值所在的位置 这个赋值可以理解把find找出的每个位置的值都用vmax代替。
