神经网络理论与matlab实现.pdf
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神经网络的MATLAB实现(苏析超).ppt
主要内容 BP神经网络编程 BP神经网络工具箱 RBP网络工具箱 GRNN网络工具箱 …… BP神经网络通常是指基于误差反向传播算法(BP算法)的多层前向神经网络。 该网络的主要特点是信号向前传递，误差反向传播。向前传递中，输入信号从输入层经隐含层逐层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响到下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。 1.BP神经网络原理 神经网络的MATLAB实现 神经网络的MATLAB实现 神经网络的MATLAB实现 神经网络的MATLAB实现 %
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《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》 第5版 课件 第1章神经网络理论.ppt
*设p-(x?)表示系统无约束时出现x?的概率，对网络进行学习的目的便是调整连接权，以使得p-(x?)尽可能与p+(x?)相一致。定义(1-76)为使p-(x?)与p+(x?)相一致的度量，G是一个非负量，仅当p+(x?)=p-(x?)时才有G=0。因此下面的问题变为寻求连接权系数，以使G取极小值。根据上式可以求得(1-77)*根据上述假定有(1-78)其中E??表示网络状态为x??y?时的能量，E??表示网络状态为x??y?的能量，即（设神经元阈值?i=0）(1-79)(1-80)*其中xi??表示n维状态向量x??y?的第i个分量，xi??表示n维状态向量x??y?的第i个分量，进而求得(
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Matlab-神经网络.ppt
3. BP网络 (Back Propagation network) 有噪声训练 为了保证设计的网络对于噪声信号有一定的容错性，可以应用两套理想字母向量和两套有噪声字母向量作为训练样本，这样期望输出信号就包括4组重复字母向量信号，加入的噪声采用水平为0.1和0.2两种信号，并且在循环中重复循环训练10次。这样做的目的，就是保证神经元正确分辨有噪声字母的同时，也能对理想字母向量做到正确的识别。 因为训练样本的增加(为无噪声训练的4倍)，所以在有噪声训练时，最大训练次数降为300，误差精度降为0.6。 % 有噪声训练 netn = net;
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《考拉BP神经网络的matlab实现学习历程》.pdf
这两天在学习bp，总结和汇报一下，和大家一起学习。希望初入神经网络能有所收获，给
新手一些帮组和启发。也希望熟悉bp的高手，多提宝贵意见和建议。
学习内容总结成五个小节，具体内容如下：
第一节内容：包括神经网络的基础知识，BP网络的特点，bp主要应用的场合，使用时应注
意的问题。
第二节内容：主要是阐述BP中几个容易混绕的概念和问题，包括什么是网络的泛化能力？
过拟合是什么，怎么处理？学习速率有什么作用？神经网络的权值和阈值分别是个什么概念？
用BP逼近非线性函数，如何提高训练精度？
第三节内容：主要阐述使用matlab实现，为了充分利用数据，得到最优的网络训练结果，
在网络建立前，应该进行的
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神经网络单层感知器MATLAB实现讲解.docx
把春旱设为1，不春旱设为0
方法一：
迭代40次后收敛，接下来进行验证
分类效果较好。
方法二：
输入nntool
选择new分别创建P和T
创建network
在Networks中双击network1
选择Train，选择P和T后，点Train Network
权重为-3.2，-44.4，偏置因子为-5
选择Simulate Network
双击network1_outputs和T进行对比可知模型拟合的非常好
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考拉BP神经网络的matlab实现学习历程(一..doc
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2011-05-07 12:51
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考拉BP神经网络的matlab实现学习历程（一）
本文《考拉BP神经网络的matlab实现学习历程》系列由论坛超级版主akjuan整理和原创，我们在此表示特别感谢 这两天在学习bp，总结和汇报一下，和大家一起学习。希望初入神经网络能有所收获，给新手一些帮组和启发。也希望熟悉bp的高手，多提宝贵意见和建议。 学习内容总结成五个小节，具体内
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考拉BP神经网络的matlab实现学习历程..doc
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这两天在学习bp，总结和汇报一下，和大家一起学习。希望初入神经网络能有所收获，给新手一些帮组和启发。也希望熟悉bp的高手，多提宝贵意见和建议。? 学习内容总结成五个小节，具体内容如下： 第一节内容：包括神经网络的基础知识，BP网络的特点，bp主要应用的场合，使用时应注意的问题。 第二节内容：主要是阐述BP中几个容易混绕的概念和问题，包括什么是网络的泛化能力？过拟合是什么，怎么处理？学习速率有什么作用？神经网络的权值和阈值分别是个什么概念？用BP逼近非线性函数，如何提高训练精度？ 第三节内容：主要阐述使用matlab实现，为了充分利用数据，得到最优的网络训练结果，在网
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BP神经网络的的matlab实现论文.doc
学士学位毕业设计（论文）
BP神经网络的MATLAB实现
黑龙江八一农垦大学
本科毕业设计（论文）任务书
学生姓名 所在班级 电气6班 导师职称 论文题目 BP神经网络的matlab实现 题目
分类 1．应用与非应用类：〇工程 〇科研 〇教学建设 〇理论分析〇模拟
2．软件与软硬结合类：〇软件〇硬件〇软硬结合〇非软硬件
（1、2类中必须各选一项适合自己题目的类型在〇内打√） 主要研究内容及指标：
本文首先说明课题研究的目的和意义，评述课题的国内外研究现状，引出目前存在的问题。然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出
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论文BP神经网络的matlab实现设计论文..doc
学士学位毕业设计（论文）
BP神经网络的MATLAB实现
学生姓名：杨赫
指导教师：刘坤
所在学院：信息技术学院
专 业：电气工程及其自动化
中国·大庆
2012 年 5 月
黑龙江八一农垦大学
本科毕业设计（论文）任务书
学生姓名 杨赫 所在班级 电气6班 导师姓名 刘坤 导师职称 导师 论文题目 BP神经网络的matlab实现 题目
分类 1．应用与非应用类：〇工程 〇科研 〇教学建设 〇理论分析〇模拟
2．软件与软硬结合类：〇软件〇硬件〇软硬结合〇非软硬
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连续Hopfield神经网络(CHNN)及其MATLAB实现连续Hopfield神经网络(CHNN)及其MATLAB实现.ppt
常见问题回答 离散Hopfield神经网络（复习） 连续Hopfield神经网络 应用举例（TSP） 常见问题回答 基本概念 /thread-33818-1-1.html 初始化/viewthread.php?tid=27022extra=page%3D4%26amp%3Bfilter%3D0%26amp%3Borderby%3Dreplies%26amp%3Bascdesc%3DDESCpage=1 输入和输出矩阵/viewthread.php?tid=29843extra=page%3D5%26amp%3Bfilter%3D0%26amp%3Borderby%3Drepl
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《神经模糊预测控制及其MATLAB实现》 第5版 课件全套 李国勇 第1--9章 神经网络理论--- 隐式广义预测自校正控制及其MATLAB实现.ppt
1
本书内容
l神经网络控制及其MATLAB实现
l模糊逻辑控制及其MATLAB实现
l模型预测控制及其MATLAB实现
2
第一篇神经网络控制
及其MATLAB实现
3
第1章神经网络理论
v1.1神经网络的基本概念
v1.2典型神经网络的模型及其MATLAB实现
v1.3神经网络的训练
4
人脑是一部不寻常的智能机，它能以惊人的高速
度解释感觉器官传来的含糊不清的信息。它能觉察到
喧闹房间内的窃窃私语，能够识别出光线暗淡的胡同
中的一张面孔，更能通过不断地学习而产生伟大的创
造力。古今中外，许许多多科学家为了揭开大脑机能
的奥秘，从不同的角度进行着长期的不懈努力和探索，
逐渐形成了一个多学
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MATLAB神经网络工具箱;人工神经网络旳特点;人工神经网络旳应用;生物神经元;神经元;一般而言,ANN与典型计算办法相比并非优越,只有当常规办法解决不了或效果不佳时ANN办法才干显示出其优越性。特别对问题旳机理不甚理解或不能用数学模型表达旳系统,如故障诊断、特性提取和预测等问题,ANN往往是最有利旳工具。另一方面,ANN对解决大量原始数据而不能用规则或公式描述旳问题,体现出极大旳灵活性和自适应性。;人工神经元;常用鼓励函数(传递函数）;线性鼓励函数;Sigmoid函数;ANN构造(连接);单层前向网络;多层前向网络;单层反馈网络;多层反馈网络;神经网络旳学习办法;监督学习;非监督学习与强化学
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MATLAB在神经网络设计中的应用.pdf
第 21 卷第 4 期 华 东 交 通 大 学 学 报 Vol. 21 No. 4
2004 年 8 月 Journal of East China Jiaotong University Aug. , 2004
( )
文章编号 :1005 - 0523 2004 04 - 0086 - 03
MATLAB 在神经网络设计中的应用
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基于MATLAB-的神经网络的仿真.doc
智能控制
基于MATLAB 的神经网络的仿真
学 院：
姓 名：
学 号：
年 级：
学 科： 检测技术与自动化装置
日 期：
引言
人工神经网络以其具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点, 已经在模式识别、
信号处理、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。MATLAB中的神经网络工具箱是以人工
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神经网络与MATLAB仿真 (1).ppt
2.BP网络的学习算法 当输出层传递函数为线性函数时，输出层与隐含层之间权值调整的规则类似于线性神经网络的权值调整规则。 BP网络的复杂之处在于，隐含层与隐含层之间、隐含层与输入层之间调整权值时，局部梯度的计算需要用到上一步计算的结果。前一层的局部梯度是后一层局部梯度的加权和。 因此，BP网络学习权值时只能从后向前依次计算。 串行方式 。在线方式，网络每获得一个新样本，就计算一次误差并更新权值，直到样本输入完毕。 随机输入样本，不容易陷入局部最优陷阱。 批量方式 ：离线方式。网络获得所有的训练样本，计算所有样本均方误差的和作为总误差