相关文档

• BP神经网络.ppt

  单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五pany Logo单击此处编辑母版标题样式BP神经网络 杜娜 计研112 2012年3月10日 Contents BP神经网络的定义概述3 人工神经网络的工作原理2 应用举例5人工神经网络的起源

• BP神经网络.ppt

  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

• BP神经网络.ppt

  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神经网络1一内容回顾二BP网络三网络设计四改进BP网络五内容小结内容安排2一内容回顾 感知机自适应线性元件3一内容回顾 感知机感知机简介神经元模型网络结构功能解释学习和训练局限性自适应线性元件4一内容回顾 感知机自适应线性元件A

• BP神经网络.ppt

  翼长 触角长 类别 Af Af Af Af Af Af Af1引例1引例2BP神经网络原理BP神经网络MATLAB工具箱中提供的函数：(4)利用训练好的BP网络对原始数据进行仿真具体程序为利用原始数据对B

• bp神经网络.ppt

  概述将误差分摊给各层的所有单元－－－各层单元的误差信号 BP网络的标准学习算法第四步利用网络期望输出和实际输出计算误差函数对输出层的各神经元的偏导数 BP网络的标准学习算法>0此时Δwho<0函 数 名12298销量

• BP神经网络bp设计-1.ppt

  BP算法的基本思想BP算法的程序实现BP算法的程序实现多层前馈网的主要能力存在平坦区域的原因分析标准的BP算法内在的缺陷：α为动量系数一般有α∈(01)基本方法：在原转移函数中引入一个陡度因子λ当发现ΔE接近零而d-o仍较大时可判断已进入平坦区此时令λ>1当退出平坦区后再令λ=1输入量的选择2. 输入量的提取与表示(2)n-1表示法 将输入输出数据变换为[-11]区间的值常用以下变换式

• BP神经网络.doc

  BP神经网络 BP神经网络模型 [14]是一种多层感知器之所以称之为BP神经网络是因为多层感知器具有独特的算法就是著名的BP算法 1 基本BP算法[15](1)网络的构成神经元的网络输入： ()

• BP神经网络.docx

  BP网络的算法流程：BP算法的实现步骤 在以上的BP网络学习过程中步骤3和步骤4为输入学习模式的正向传播过程步骤5步骤7为网络误差的反向传播过程步骤8和步骤9则是完成训练和收敛的过程步骤10是对训练好的BP网络的应用由BP神经网络的步骤可以看出BP算法把一组样本的输入输出问题变为一种非线性优化问题BP算法实际上是一种沿负梯度下降的算法运用迭代运算求解神经网络的权重和闭值去对应网络的学习

• BP神经网络.doc

  5.4 BP神经网络的基本原理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

• 神经网络——BP算法.ppt

  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