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BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 差分进化算法原理 差分算法主要参数 差分算法流程图 差分算法优化测试函数代码 完整代码包含数据下载链接： 差分算法优化BP神经网络回归分析（…目录
BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 差分进化算法原理 差分算法主要参数 差分算法流程图 差分算法优化测试函数代码 完整代码包含数据下载链接： 差分算法优化BP神经网络回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88899635 数据 matlab编程实现 效果图 结果分析 展望
摘要
心理状况评估，差分遗传进化算法，差分进化算法改进的BP神经网络。
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小，BP神经网络是一种成熟的神经网络，拥有大量的训练传递函数。
BP神经网络的基本结构
基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作用于输出节点，经
