BP神经网络C语言算法，对了解神经网络原理非常有帮助。-BP neural network algorithm in C language, and very helpful to understand the neural network theory.

支持向量机和BP神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于BP网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归、非线性函数拟合、数据建模、预测、分类等多种应用场合-Support vector machines and BP neural network can be used for non-linear regression f

神经网络拟合函数逼近简单算例，用于简单了解原理，含注释-Neural network the fit function approximation simple example for simple understanding of principles, including the Notes

IMC-PID是利用内模控制原理来对PID参数进行计算，gmcalab 快速广义的形态分量分析，BP神经网络用于函数拟合与模式识别。- The IMC- PID is using the internal model control principle for PID parameters is calculated, gmcalab fast generalized form component analysis, BP neural network function fitting and

MATLAB神经网络原理与实例精解中第6章 BP神经网络的算法- The Principle of MATLAB Neural Network and the Algorithm of BP Neural Network in Chapter 6