用命令savefilenamenet可以保存网络。人工神经网络或联结主义系统是受构成动物大脑的生物神经网络的启发但不完全相同的计算系统。人工神经网络是基于称为人工神经元的连接单元或节点所构成的集合，这些单元或节点松散地模拟生物大脑中的神经元。像生物大脑中的突触一样，每个连接可以将信号从一个人工神经元传输到另一个人工神经元。接收信号的人工神经元可以对其进行处理，然后向与之相连的附加人造神经元发出信号。
唉，你要是连bp都还不明白，怎么给你讲啊。论文是抄的，答辩还要来网上问，楼主啥专业的？30页，呵呵，你要有基础的话，这些关键概念（单指bp）用不了一天你就能弄明白。怪不得现在大学生找不到工作，bp是神经网络里最初级的，学了4年连这个都没弄明白，几天的时间不是想办法去弄明白概念而是跑这里来发问，呵呵。给你推荐本书吧，上面有matlab的代码，模式识别与智能计算，讲的很浅显，代码都是识别手写体数字的，也许有帮助，虽然都是很简单的例子，不过用来了解概念还是足够了。
王建秀的论文最好别直接抄 否则0分
去百度找吧！太多了不好复制
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知网什么的吧
最初是86年，Rumelhart和McCelland领导的科学家小组在《平行分布式处理》一书中，对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播BP算法进行了详尽的分析，实现了Minsky关于多层网络的设想。一般引用的话，无需引用第一篇，只需引用介绍BP网络的文献即可。最开始的文献往往理论不完善。反而阅读意义不大。
不知道诶~不过你要写这类的论文你可以在网上找下（人工智能与机器人研究）吧~多学习多看看~找找灵感和思路·
到中国知网论文数据库找，论文多，而且质量高。自己懒得找，可以去淘宝的（翰林书店）店铺看看，店主应该能帮你下载到这论文的
可以，常识网络的构建很简单。
应该画ROC曲线，几个模型可以用不同的线型。
强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑,机器有望成为具备 行文至此忽然有一种感觉,我们真的是不遗余力地在改进着AI这个最贴近自身的创造物并强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑,机器有望成为具备 行文至此忽然有一种感觉,我们真的是不遗余力地在改进着AI这个最贴近自身的创造物并强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑,机器有望成为具备 行文至此忽然有一种感觉,我们真的是不遗余力地在改进着AI这个最贴近自身的创造物并强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑,机器有望成为具备 行文至此忽然有一种感觉,我们真的是不遗余力地在改进着AI这个最贴近自身的创造物并强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑,机器有望成为具备 行文至此忽然有一种感觉,我们真的是不遗余力地在改进着AI这个最贴近自身的创造物并