BP神经网络算法，通过输入预测输出（可移植到单片机）

我们提供基于BP神经网络算法的工程实现解决方案，可应用于数字识别、图像识别、波形识别、曲线识别等领域。使用电脑进行学习并保存参数，开发环境为VS2017。可移植到单片机上，提供相应文件。支持多输入多输出，包含四个层。如有问题或需要帮助，请联系我们。

我们提供的解决方案是基于BP神经网络算法的工程实现。该算法可以通过输入数据进行学习，并预测出相应的输出结果。它可以应用于数字识别、图像识别、波形识别、曲线识别等领域。

在这个工程中，我们可以使用电脑进行学习，并将学习得到的参数保存在data.txt文件中。该工程使用的开发环境是VS2017。

此外，该算法还可以移植到单片机上。在移植过程中，需要修改Readdata部分的代码。我们提供了BPSim.c和BPSim.h这两个文件，用于在单片机上实现BP神经网络算法。

该算法支持多输入多输出，可以通过宏定义进行修改。整个算法包含四个层，分别是输入层、隐藏层1、隐藏层2和输出层。

以上是基于BP神经网络算法的解决方案。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请随时与我们联系。