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
HYPERLINK l _ 3 .1.2功能需求与程序的关系 毕业设计(论文)题 目:BP神经网络对赣江水质的评价英文题目:BP neural network to Ganjiang River water quality appraisal 学生: 张文仕 学 号: 07110430 专 业: 软件工程
自适应变步长BP神经网络在水质评价中的应用关键词: _CBAED6 t _blank 水质? _CDF8C2 t _blank 网络? _C6C0BC t _blank 评价? _CBAED6CAC6C0BC t _blank 水质评价? _C9F1BEADCDF8C2 t _blank 神经网络? 摘 要:为克服传统的BP网络的不足采用自适应变步长算法(ABPM)来
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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: ()
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
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
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
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
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
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