：基于统计学原理的传统的民航客运量预测方法难以预测动态数据的内在结构和复杂特 性。为了提高民航客运量预测的准确性，利用人工神经网络对非线性系统的函数所具有的以任意精度逼近的良好特性，选用RBF 神经网络为模型并利用MATLAB 编程实现了对民航客运量的准确预测。本文介绍了RBF 神经网络MATLAB 的相关知识，并以民航客运量的1978 年至2007 年的实际数据为例进行RBF 神经网络的训练与测试，实验结果表明，将RBF神经网络与MATLAB 结合运用在民航客运量预测中具有可行性，预测精度更高

小波神经网络、遗传算法优化神经网络代码，测试可以使用，但具体的原理不是很懂！ -Wavelet neural networks, genetic algorithms to optimize neural network code, the test can be used, but the principle is not very specific!

这段代码主要用python写的卷积神经网络，利用42000张手写识别照片对这个网络进行测试，得出的准确率很高-hand identify

图像的光流法计算的matlab程序,本科毕设要求参见标准测试模型，基于人工神经网络的常用数字信号调制。- Image optical flow calculation matlab program, Undergraduate complete set requirements refer to the standard test models, The commonly used digital signal modulation based on artificial neural netw