BP神经网络的训练集需要大样本吗?一般样本个数为多少?
1、学习神经网络这段时间，有一个疑问，BP神经网络中训练的次数指的网络的迭代次数，如果有a个样本，每个样本训练次数n，则网络一共迭代an次，在na 情况下 ， 网络在不停的调整权值，减小误差，跟样本数似乎关系不大。
2、样本的数目没什么固定的，但是那些写论文的多把训练样本和测试样本的比例设在4：1左右，这个应依据实际情况而定。
3、不行神经网络的数据需要1000个以上，其中训练样本至少700以上，验证样本至少300以上。
…用bp神经网络解,求怎样用C或C++或Java代码解
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。
BP网络就是一个典型的例子。如果对于输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络。常见的局部逼近网络有RBF网络、小脑模型（CMAC）网络、B样条网络等。附件是RBF神经网络的C++源码。
神经网络模型？不会是你的课题吧，大型算法应用（有界面），当然用C++（效率高）来写，JAVA次之（略简单）。学习算法的精髓就用C，C++和JAVA作为高级语言打包了很多基础型的算法。
matlab 从2008版开始就对代码的语法结构进行了很大的改动。在2010版本里面已经不再主张使用这种初始化神经网络的方法了。
对于Java来说，由于有了垃圾收集，所以异常处理并不需要回收内存。但是依然有一些资源需要程序员来收集，比如文件、网络连接和图片等资源。
但如果题主是想问一定能得到最优解吗，答案是不一定。BP神经网络一个重要问题就是容易陷入局部最优解，无法达到全局最优解，尤其是当数据量较大或者较为复杂的时候很难得到全局最优解。
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。
你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。
训练BP神经网络所采取的随机初始参数确实是随机的，在训练过程中这些参数和权值都会朝着同一个大方向进行修正。
BP神经网络中初始权值和阈值的设定你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。
如果输入层有7个节点，输出层1个节点，那么隐含层可暂设为5个节点，即构成一个7-5-1 BP神经网络模型。在系统训练时，实际还要对不同的隐层节点数6个分别进行比较，最后确定出最合理的网络结构。
在设计一个bp神经网络时，设计步骤一般为（隐层数及隐层神经元数的确定、初始权值的设置、训练数据预处理、后处理过程）。（1）隐层数及隐层神经元数的确定：目前尚无理论指导。
BP人工神经网络方法
1、BP（Back Propagation）算法是一种常用的人工神经网络训练算法，是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。
2、从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。
3、常用的人工神经网络是BP网络，它由输入层、隐含层和输出层三部分组成。BP算法是一种有监督的模式识别方法，包括学习和识别两部分，其中学习过程又可分为正向传播和反向传播两部分。
4、BP网络对地下水质量综合评价，其评价方法不需要过多的数理统计知识，也不需要对水质量监测数据进行复杂的预处理，操作简便易行，评价结果切合实际。
5、信号处理的神经网络方法如下：原数据可能数据量很大，维数很，计算机处理起来时间复杂度很高，预处理可以降低数据维度写作猫。数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。
6、虽然每个人工神经元很简单，但是只要把多个人工 神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络，称之为BP神经网络。
rbf神经网络在java中如何实现原代码
rbf神经网络在java中如何实现原代码rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。
我参照《神经网络原理》的算法描述写的，不知道对不对，欢迎探讨。
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。
java源代码是用来关联jar中的编译代码的。
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