BP神经网络在船舶远程监控中的应用研究.pdf

BP神经网络的应用.doc 基于MATLAB的BP神经网络应用学院：机电姓名：朱勇学号：120110774 导师：王典洪人工神经网络（Artificial Neural Networks，NN）是由大量的、简单的处理单元（称为神经元）广泛地互相连接而形成的复杂网络系统，它反映了人脑功能的许多基本特征，是一个高度复杂的非线性动力学系统。神经网络具有大规模并行、分布式存储和处理、自组织、自适应和自学习能力，特别适合处理需要同时考虑许多因素和条件的、不精确和模糊的信息处理问题。神经网络的发展与神经科学、数理科学、认知科学、计算机科学、人工智能、信息科学、控制论、

2017-08-09 约8.08千字 9页立即下载

BP神经网络原理及应用.doc PAGE PAGE 1 BP神经网络原理及应用 1 人工神经网络简介 1.1生物神经元模型神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑一般有个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号（兴奋）传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单地处理后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。

2021-05-08 约7.46千字 13页立即下载

BP神经网络算法改进及应用研究.pdf 第３８卷第２期菏泽学院学报２０１６年４月　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　Ｖｏｌ．３８　Ｎｏ．２Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｈｅｚｅ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＡｐ

2017-04-16 约2.07万字 5页立即下载

BP神经网络技术的研究与应用.docx 目录 TOC \o 1-3 \h \u HYPERLINK \l _Toc3099 第一章引言 PAGEREF _Toc3099 1 HYPERLINK \l _Toc1663 1.1 神经网络的概述 PAGEREF _Toc1663 1 HYPERLINK \l _Toc17115 1.2人工神经网络的研究目的和意义 PAGEREF _Toc17115 1 HYPERLINK \l _Toc5724 1.3神经网络的发展与研究现状 PAGEREF _Toc5724 2 HYPERLINK \l _T

2017-07-27 约3.18万字 43页立即下载

小波与BP神经网络在零件识别应用中的研究.pdf 第 l3卷第5期哈尔滨理工大学学报 V01．13 No．5 2(~J8年 10月 J0URNALHARBIN UNIV．S(：I．＆ TECH． Oct．，2008 ： ==：=：========：=========== 小波与BP神经网络在零件识别应用中的研究 何春香，刘泊 (哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院，

2017-07-10 约1.07万字 4页立即下载

BP神经网络的改进研究及应用中期报告.docx BP神经网络的改进研究及应用中期报告 1.引言 BP神经网络作为一种典型的前向反馈神经网络，在模式分类、数据预测、信号处理等方面具有广泛应用，但是在实际应用中存在一些问题，例如训练速度慢、易陷入局部极小值等。因此，本文旨在对BP神经网络的改进方法进行研究，并探讨其在实际应用中的应用情况。 2.BP神经网络的基本原理及存在的问题 BP神经网络是一种多层前向反馈神经网络，由输入层、隐藏层和输出层组成，其中各层之间的神经元是全连接的。BP神经网络的基本原理是通过反向传播算法来调整网络的权值和阈值，从而实现网络的训练和预测。然而，BP神经网络存在一些问题，如下所述：（1）收敛速度慢。BP神经网络的

2024-05-04 约1.09千字 2页立即下载

神经网络BP算法的改进及应用研究.pdf 558 计算机技术与应用进展-2006 神经网络BP算法的改进及应用左旭坤李国丽姜卫东合肥工业大学电气与自动化工程学院，合肥230009 摘要：针对BP算法收敛速度慢的特点，在隐含层上加入了关联节点，改善了网络的学习速率和适应能力。并将改进算法用于直流无刷电机调速系统的仿真实例中．仿真结果表明，改进的BP算法可显著加速网络静}练速度，学习过程具

2018-01-08 约4.95千字 4页立即下载

BP神经网络的改进研究及应用的综述报告.docx BP神经网络的改进研究及应用的综述报告 BP神经网络是一种常用的人工神经网络结构，被广泛应用于分类、预测、控制等领域。但是，传统的BP神经网络存在许多问题，如容易陷入局部极小值、训练速度慢等。因此，近年来，研究人员一直致力于改进BP神经网络，以提高其性能和应用效果。本文将对BP神经网络的改进研究及应用进行综述。一、改进BP神经网络的方法 1.改进误差函数 BP神经网络的训练是通过最小化误差函数实现的。改进误差函数是提高BP神经网络性能的常用方法。常见的误差函数包括均方误差、交叉熵等。其中，交叉熵是一种常用的误差函数，可以有效防止神经网络陷入局部极小值，提高其收敛速度和准确率。 2.改进反向

2024-02-01 约1.09千字 3页立即下载

2025-05-13 约5.84万字 93页立即下载

BP神经网络.ppt BP (Back propagation)神经网络 内容提要 BP神经网络概念及特点 BP神经网络的分类 BP神经网络的用途 BP神经网络的实现过程 BP神经网络的不足及改善方法基本概念 BP（Back Propagation）网络是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小。 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide lay

2017-06-10 约1.9千字 13页立即下载

基于BP神经网络的养殖水质监控系统.pdf 24 《渔业现代化》2005年第 6期基于 BP神经网络的养殖水质监控系统江苏大学电气信息工程学院　张如通刘星桥摘要基于 B P神经网络的水产养殖水质监控系统以多个可编程控制器 PLC和单片机系统作为下位机 ,检测现场数据 ;并用工业控制计算机实现现场监控和远程监控 。软件方面 ,在现场监控计算机和远程计算机上设计了功能丰富的监控软件 ;并应用无线通信 GPR S技术实现数据的传输。

2017-05-11 约6.35千字 2页立即下载

基于bp神经网络的船舶交通流量预测研究.docx PAGE4 基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究摘要近年来，因为船舶在国际货物运输中的诸多优势，使得水上交通运输业获得迅猛的发展，同时随之而来的是水上交通事故的不断增加。而水上交通事故的发生往往伴随着人员的伤亡、大量的财产损失以及严重的环境污染，影响社会舆论和造成巨大经济损失。本文将从多个角度去寻找和研究影响船舶交通流量的各种因素，并提出相应的建议。借助BP神经网络并结合近年来嘉兴港船舶交通流量的数据，作为预测样本，建立船舶交通流量的BP神经网络预测模型，通过仿真训练及检验网络，获得精度满足的船舶交通流量预测模型，证明该模型针对船舶交通流量的预测研究是有效的。关键词：水

2024-08-08 约1.24万字 21页立即下载

基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究.docx 基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究摘要船舶交通流量预测是将水运工程技术和经济预测技术有效结合起来的一个新兴的学科领域。近年来，我国沿海及长江流域的各条“黄金水道”船舶交通流量迅速增加，一方面为我国的经济、社会发展做出了重要的贡献，另一方面，由于船舶交通流量的增加，水上交通事故频发，造成了巨大的损失，这就对各水道或航道的规划设计和通航管理提出了更高的要求。船舶交通流量预测的研究就是为水道的规划、设计和船舶通航管理提供基础性依据。在分析船舶交通流量特性的基础上，把控制船舶交通量作为最终目标，建立BP神经网络的嘉兴港船舶交通流量的预测模型，取用嘉兴港航道的交通流量作为预测样本，进行模

2024-02-03 约1.37万字 16页立即下载

基于bp神经网络的船舶交通流量预测研究.docx PAGE4 基于BP神经网络的船舶交通流量预测研究摘要近年来，因为船舶在国际货物运输中的诸多优势，使得水上交通运输业获得迅猛的发展，同时随之而来的是水上交通事故的不断增加。而水上交通事故的发生往往伴随着人员的伤亡、大量的财产损失以及严重的环境污染，影响社会舆论和造成巨大经济损失。本文将从多个角度去寻找和研究影响船舶交通流量的各种因素，并提出相应的建议。借助BP神经网络并结合近年来嘉兴港船舶交通流量的数据，作为预测样本，建立船舶交通流量的BP神经网络预测模型，通过仿真训练及检验网络，获得精度满足的船舶交通流量预测模型，证明该模型针对船舶交通流量的预测研究是有效的。关键词：水

2024-03-15 约8.61千字 15页立即下载

BP神经网络和Elman神经网络在模拟电路故障诊断中的应用.doc BP神经网络和Elman神经网络在模拟电路故障诊断中的应用 　　摘要：通过分析BP神经网络和Elman神经网络的基本结构和算法，研究了基于神经网络的模拟电路故障诊断方法，并通过仿真实验对比分析了BP神经网络和Elman神经网络的诊断能力。结果表明，BP神经网络的收敛速度相对较慢、训练时间长；Elman神经网络的结构参数调整简单、训练时间短、性能稳定，更适合存在容差、非线性等问题的模拟电路故障诊断。　　关键词：模拟电路；故障诊断；BP神经网络；Elman神经网络　　中图分类号：TP183文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)17-4170-03 　　Applicati

2018-03-14 约4.61千字 7页立即下载