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MATLAB中的神经网络及其应用:以BP为例主讲:王茂芝 副教授wangmzcdut.edu1 一个预测问题已知:一组标准输入和输出数据(见附件)求解:预测另外一组输入对应的输出背景:略2 BP网络3 MATLAB中的newff命令NEWFF Create a feed-forward backpropagatio
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人工神经网络及其应用1概述2神经网络概念3感知器模型4线性神经网络5BP神经网络6神经网络应用实例1概述神经生理学和神经解剖学证明了人的思维是由脑完成的神经元是组成人脑的最基本的单元能够接收并处理信息人脑大约由10111012个神经元组成其中每个神经元约与104105个神经元通过突触连接因此人脑是一个复杂的信息并行加工处理巨系
人工神经网络概述 神经网络在环境科学与工程中的应用BP网络建模特点:非线性映照能力:神经网络能以任意精度逼近任何非线性连续函数在建模过程中的许多问题正是具有高度的非线性并行分布处理方式:在神经网络中信息是分布储存和并行处理的这使它具有很强的容错性和很快的处理速度自学习和自适应能力:神经网络在训练时能从输入输出的数据中提取出规律性的知识记忆于网络的权值中并具有泛化能力即将这组权值应用于一般情形的能力
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人工神经网络及其应用第2讲神经网络基础知识 何建华电信系华中科技大学2003年2月21日内容安排一生物神经元二人工神经网络结构三神经网络基本学习算法一生物神经元生物神经元突触信息处理信息传递功能与特点1.1 生物神经元神经元是大脑处理信息的基本单元人脑大约由1011个神经元组成神经元互相连接成神经网络神经元以细胞体为主体由许多
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A 神经网络图形用户界面应用从Matlab 65开始,提供的神经网络工具箱增加了图形用户界面(Graphical User Interface,简称GUI),具有简洁、友好的人机交互功能,这使得大部分神经网络的设计工作可以在该GUI下完成。 用户在使用图形用户界面时,将产生一个GUI Network/Data Manager窗口,这个窗口有着自己的工作区,和我们熟悉的指令工作空间mand
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3. BP网络 (Back Propagation network) BP网络是一种多层前馈型神经网络其神经元的传递函数多半是S型函数输出量多为0到1之间的连续量它可以实现从输入到输出的任意非线性映射由于权值的调整采用反向传播(Back Propagation)学习算法因此也常称其为BP网络 目前在人工神经
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
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
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