BP网络模式识别韩红彩2010年9月17日一、 基本原理二、主要特点三、学习算法四、仿真实例一、基本原理 在神经网络模式识别中,根据标准的输入输出模式对,采用神经网络学习算法,以标准的模式作为学习样本进行训练,通过学习调整神经网络的连接权值。当训练满足要求后,得到的神经网络权值构成了模式识别的知识库,利用神经网络并行推理算法便可对所需要的输入模式进行识别。二、主要特点神经网络模式识别
哈尔滨理工大学
bp神经网络人脸识别初探文章摘要:本文介绍了人脸识别的各种方法重点讨论了用bp神经网络方法对人脸的识别探讨了完成对人脸识别的模拟的要素关键词:BP(反向传播算法) 神经网络 人脸识别 引言 人脸识别技术具有广泛的应用前景在国家安全军事安全和公共安全领域智能门禁智能视频监控公安布控海关身份验证司机驾照验证等是典型的应用在民事和经济领域各类银
由于在神经网络中引入了隐层神经元神经网络就具有更好的分类和记忆等能力相应的学习算法成了研究的焦点1985年Rumelhart等提出的 (Back Propagation)算法(简称BP)系统地解决了多层神经元网络中隐单元层连接权的学习问题由于BP克服了简单感知机不能解决的XOR和其他一些问题所以BP模型已成为神经网络的重要模型之一并得以广泛使用 采用BP算法的多层神经网络模型称为BP网络多层
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CH6 神经网络模式识别 §6.1 概述 所谓人工神经网络(Artificial Neural Network简称ANN)就是计算机科学工企图用计算机或专用芯片局部模拟人脑神经网络结构以实现智能信息处理人脑是宇宙中已知最复杂最完善和最有效的信息处理系
clcclearclose all--------------------------------------------------- 产生训练样本与测试样本每一列为一个样本P1 = [rand(35)rand(35)1rand(35)2]T1 = [repmat([100]15)repmat([010]15)repmat([001]15)]P2 = [rand(35)rand(35)1r
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BP神经网络 在人工神经网络发展历史中很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法直到误差 HYPERLINK t _blank 反向传播算法(BP算法)的提出成功地解决了求解非线性连续函数的 HYPERLINK t _blank 多层前馈神经网络权重调整问题 BP (Back Propagation)神经网络即误差反传误差反向传播算法的学习过程由信息的正向传
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