BP神经网络matlab实现严格按照BP网络计算公式来设计的一个matlab程序对BP网络进行了优化设计yyy即在o(k)计算公式时当网络进入平坦区时(<0.0001)学习率加大 出来后学习率又还原v(ij)=v(ij)deltv(ij)adv(ij) 动量项clear allclcinputNums=3 输入层节点outputNums=3 输出层节点hideNums=10 隐层节点数max

8节水灌溉 ·2009 年第 1 期文章编号 : 10072 4929 ( 2009) 0120008203基于 BP 神经网络的三峡库区小流域水质评价杜富芝1 傅瓦利1 杜小红2 王素芳3 赵俊丽1 袁 　红1 王 　晴4 韩 　伟4(1 . 西南大学地理科学学院土壤实验室 重庆 400715 2 . 重庆市北碚区环保局 重庆 400700 3 . 东营职业学院教育系 山东

用BP神经网络解决徽章问题江 南(福建信息职业技术学院福建福州350003)摘 要:神经网络具有大规模并行处理自适应性自组织性及容错性等其他算法无法比拟的优点在处理分类问题中得到了广泛的应用BP算法已成为目前应用最为广泛的神经网络学习算法绝大部分的神经网络模型是采用BP算法或它的变化形式它是前向神经网络的核心部分体现了神经网络最精华的部分文章介绍了利用BP算法解决一个典型的分类问题——徽章

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级第18章 神经网络故障诊断本章要点神经网络故障诊断方法基于BP神经网络的设备状态分类船舶柴油机涡轮增压系统神经网络故障诊断基于概率径向基神经网络的柴油机燃油系统故障诊断18.1 神经网络与故障模式识别神经网络之所以在故障诊断中得到广泛应用主要是因为它具有以

目 录 TOC o 1-2 h z u  HYPERLINK l _Toc232108456 1 绪论 PAGEREF _Toc232108456 h 1 HYPERLINK l _Toc232108457 1.1 人工神经网络的研究背景和意义 PAGEREF _Toc232108457 h 1 HYPERLINK l _Toc232108458 1

单击此处编辑母版标题样式 单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级北京工商大学信息工程学院BP算法的程序实现(1)初始化 (4)计算各层误差信号 (5)调整各层权值 (6)检查是否对所有样本完成一次 轮训 (7)检查网络总误差是否达到精 度要求 (2)输入训练样本对X? Xpd? dp计算各层输出(3)计算网络输出误差BP算法的程序实现然后根据总误差计算各层的误差

采用 BP神经网络模型对东北地区水库水水质的预测研究魏 　恒1 2 　李伟光2 　张树冬 2 　王广智2( 1. 宁波市自来水总 浙江 宁波 315040 2. 哈尔滨工业大学 市政环境 工程学院 黑龙江 哈尔滨 150090 )　　摘 　要 : 　采用 B P神经网络建立了东北地区某水库水的浊度预测模型 同时针对该水库的地 域特点 重点研究了冰封期对水源水水质预测的

计算机学院毕业论文本科毕业设计(论文) BP神经网络的异常点检测应用可行性研究学 院 计算机学院 专 业 软件工程 年级班别 2006级(4)班 学 号 3106007039 学生 蔡东赟 指

毕业论文题目 ： 基于MATLAB的BP神经网络应用Created with an evaluation copy of . To discover the full versions of our APIs please visit: :目 录 TOC o 1-2 h z u  HYPERLINK l _Toc232108456 1 绪论 PAGEREF _T

一外 文 资 料License Plate Recognition Based On Prior KnowledgeAbstract - In this paper a new algorithm based on improved BP (back propagation) neural network for Chinese vehicle license plate recogni

关于减肥问题的人工神经网络模型摘 要本文基于如何有效减肥这一实际问题分析了影响减肥的包括运动新陈代谢药物等各种因素建立了以物理电路为基础的电路式模型： 并基于此推算出了体重变化量与各参数相关的理论模型：并引入减肥演算的BP神经网络模型运用了7种不同的算法模型训练函数说明BP1Trainbfg拟牛顿反向传播算法训练网络BP2TraincgbPowell-Beale共轭梯度反向传播算法

求用matlab编BP神经网络预测程序求一用matlab编的程序 P=[]输入T=[]输出 创建一个新的前向神经网络 net_1=newff(minmax(P)[101]{tansigpurelin}traingdm) 当前输入层权值和阈值inputWeights=net_1.IW{11}inputbias=net_1.b{1} 当前网络层权值和阈值layerWeights=net_1

BP神经网络基于BP神经网络的Pt100热电阻值特性模型及预测的MATLAB实现人工神经网络的数学模型一 概述人工神经网络根据其模型建立的原理可以分为数学模型和认知模型数学模型主要是在神经元生理特性的基础上通过抽象用数学表达式描述而认知模型主要是根据神经系统信息处理的过程建立的本章着重讨论人工神经网络的数学模型包括前向网络反馈网络随机网络等下章将讨论人工神经网络的认知模型1. 前向网络网络

Matlab神经网络工具箱2010-7-21今天学的是BP神经网络首先看的是一个关于非线性函数逼近的例子最后得出一个心得：在使用newff函数生成一个新的网络时神经元的层数和每一层的神经元数会对结果造成不小的影响一般都采用[n1]的建立方法其中n为隐层的神经元数1为输出层的神经元数然后是做了一个识别系统算是一个较大的神经网络具体的代码解释和分析如下：[alphabettargets]=prp

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单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级BP人工神经网络 Back-propagation Artificial Neural Networks4420221张凌数计学院联系：13605935915Email：zl790241634420222主要参考书目1Philip D. Wasserman Neuralputing: Theory and

模式识别实验报告基于BP神经网络的字符识别 学 院：信息与通信学院 专 业：信号与信息处理 基于BP神经网络的字符识别1 实验目的综合掌握模式识别的原理了解识别过程的程序设计方法2 实验内容熟悉模式识别的理论方法用选择一种合适的识别方法对图像中的字符(英文字母)进行识别能够区分出不同的形态的26个字母3 实验方法在Matlab中采用BP神经网络对读取的数据进行训练进而识别4 程

基于改进的 BP 神经网络的车牌字符识别方法陈可华 阮群生( 宁德师范高等专科学校计算机系 福建 宁德 352100 )【摘 要】： 借助于计算机控制技术中 PID 增量式控制算法中加速对给定值变化的响应思想来改进传统的 BP 神经网 络算法经过网络训练之后应用其进行车牌字符识别 实验表明改进后的神经网络收敛速度和精度方面都有所提高能提 高字符识别的速度与精度【关键词】： BP 神经

基于BP神经网络的车型识别摘要车型分类识别技术作为智能交通系统中的关键技术对提高道路运输效率改善车辆收费检测等方面有着重要的理论与现实意义本文基于视频检测技术首先通过图像预处理车辆分割轮廓提取得到车辆的轮廓图从中获得车辆的外形几何参数并做相关性分析提取特征向量然后利用提取的特征向量构建BP神经网络的车型分类系统进行车型识别主要研究内容包括：(1)车辆检测研究本文采用一种基于背景差分的车辆分割