成绩评定1出勤率(到课率和上机)2作业一次3论文一篇60年代末 生物神经系统是一个有高度组织和相互作用的数量巨大的细胞组织群体人类大脑的神经细胞大约在1011一1013个左右神经细胞也称神经元是神经系统的基本单元它们按不同的结合方式构成了复杂的神经网络通过神经元及其联接的可塑性使得大脑具有学习记忆和认知等各种智能 (2) 神经网络基本理论 ? 神经网络的非线性特性包括自组织自适应
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第 36 卷第 9 期
辽宁大学学报
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7章 7.2 典型神经网络--BP反向传播网络 Back—Propagation Network由于其权值的调整采用反向传播(Backpropagation)的学习算法因此被称为BP网络BP网络 是一种单向传播的多层前向网络其神经元的变换函数是S型函数因此输出量为0到1之间的连续量它可以对非
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7.3 神经网络算法7.3.1 神经网络的基本原理 人工神经网络是在研究生物神经系统的启发下发展起来的一种信息处理方法它模拟生物神经系统结构由大量处理单元组成非线性自适应动态系统具有高度非线性的超大规模实践特性网络的全局作用大规模并行分布处理及高度的鲁棒性和容错性有联想记忆抽象概括和自适应能力这种抽象概括和自适应能力
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智能算法 在工程实践中经常会接触到一些比较新颖的算法或理论比如模拟退火遗传算法禁忌搜索神经网络等这些算法或理论都有一些共同的特性(比如模拟自然过程)通称为智能算法它们在解决一些复杂的工程问题时大有用武之地 这些算法都有什么含义首先给出个局部搜索模拟退火遗传算法禁忌搜索的形象比喻: 为了找出地球上最高的山一群有志气的兔子们开始想办法 1.兔子朝着比现在高的地方跳去他们找到了不远处的最高山
Click to edit Master text stylesSecond levelThird levelFourth levelFifth levelClick to edit Master title styleGA-BP算法的研究与应用一人工神经网络与BP网络二遗传算法三GA-BP的实现与应用一人工神经网络与BP网络 (1)人工神经网络(Artificial Neur
BP神经网络算法 简介:BP(Back Propagation)网络是1986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网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程它的学习规则是使用最速下降法通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值使网络的误差平方和最小BP神经
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