文档详情

BP神经网络原理及应用.doc

发布：2021-05-08约7.46千字共13页下载文档

文本预览下载声明

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。

显示全部

相似文档

bp神经网络原理资料.pptx BP神经网络原理 ;BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处??输出误差最小的经过非线形转换的信息。 ;BP神经网络模型;2作用函数模型作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉
2020-02-24 约小于1千字 19页立即下载
（精）BP神经网络原理.ppt BP神经网络原理 BP网络模型处理信息的基本原理是：输入信号Xi通过中间节点（隐层点）作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号Yk，网络训练的每个样本包括输入向量X和期望输出量t，网络输出值Y与期望输出值t之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值和隐层节点与输出节点之间的联接强度Tjk以及阈值，使误差沿梯度方向下降，经过反复学习训练，确定与最小误差相对应的网络参数（权值和阈值），训练即告停止。此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息，自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。 BP神经网络模型 BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自
2017-01-01 约字 19页立即下载
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.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
BP神经网络的基本原理.doc 精品Word文档，知识共享！ 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小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)（如图5.2所示）。 5.4.1 BP神
2019-01-28 约6.07千字 14页立即下载
BP神经网络的基本原理-一看就懂.doc 5.4 BP神经网络的基本原理 BP（Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland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小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)（如图5.2所示）。 5.4.1 BP神经元图5.3给出了第j个基本B
2018-10-19 约6.06千字 13页立即下载
BP神经网络的基本原理W.doc 读万卷书行万里路 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小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)（如图5.2所示）。 5.4.1 BP神经元图
2019-01-02 约6.07千字 14页立即下载
用BP神经网络原理对NBA球队季后赛预测.doc 用BP神经网络原理对NBA球队季后赛预测罗准辰（六院五队摘要：通过对NBA球队球员能力分析，利用BP神经网络对NBA球队能否进入季后赛进行预测。对30支球队球员能力值提取30个特征向量进行训练，发现输出值与实际值符合较好，说明得到的连接权能反映实际情况。用该连接权对现NBA球队预测，预测结果与实际相差较小，表明用BP神经网络方法确定对NBA球队季后赛预测的可行性。最后采用Eclipse开发系统。关键词：人工神经网络；NBA；训练；预测人工神经网络（Artifical Neural Network，简称ANN）理论是上世纪80年代中后期世界范围内迅速发
2019-03-21 约2.93千字 4页立即下载
BP神经网络的基本原理一看就懂.docx BP神经网络的根本原理 BP〔BackPropagation〕网络是1986年由Rinehart和McClelland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，而无需事前提示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规章是使用最速下降法，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(hidelayer)和输出层(outputlayer)〔如图5.2所示〕。 BP神经元图5.3给出了第
2024-07-16 约5.69千字 13页立即下载
BP神经网络的基本原理+很清楚.doc PAGE PAGE 1 5.4 BP神经网络的基本原理 BP（Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland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小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)（如图5.2所示）。 5.4.1 BP神
2021-05-11 约6.07千字 14页立即下载
BP神经网络的基本原理很清楚.doc 5.4 BP神经网络的基本原理 BP（Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland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小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)（如图5.2所示）。 5.4.1 BP神经元图5.3给出了第j个基本
2018-02-26 约3.51万字 13页立即下载
BP神经网络算法原理讲诉.ppt 智能中国网提供学习支持 2.4 BP神经网络模型与学习算法概述 Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagation)学习算法 BP算法基本原理利用输出后的误差来估计输出层的直接前导层的误差，再用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层的反传下去，就获得了所有其他各层的误差估计。 J. McClelland David Rumelhart 2.4.1 BP神经网络模型三层BP网络 2.4.1 BP神经网络模型激活函数必须处处可导一般都使用S型函数使用S型激活函数时BP网络输入与输出关系输入
2017-01-10 约3.89千字 29页立即下载
基于BP神经网络的离心油泵故障诊断：原理、应用与优化.docx 基于BP神经网络的离心油泵故障诊断：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业体系中，离心油泵作为一种关键的流体输送设备，广泛应用于石油、化工、电力、冶金等诸多领域。其运行的稳定性与可靠性，直接关系到整个工业生产流程的连续性与安全性。例如，在石油化工行业，离心油泵负责将原油、成品油及各种化工原料进行高效输送，是保障生产顺利进行的核心装备之一。据统计，在大型炼油厂中，离心油泵的数量可达数百台甚至上千台，其正常运行对企业的生产效率和经济效益起着决定性作用。然而，由于离心油泵长期在复杂的工况条件下运行，如高温、高压、高转速以及输送介质的腐蚀性等，不可避免地会出现各种故障。一旦发
2025-05-15 约4.43万字 34页立即下载
基于BP神经网络的市场预测研究：原理、应用与优化.docx 基于BP神经网络的市场预测研究：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在当今复杂多变的市场环境中，市场预测对于企业的生存与发展以及宏观经济的稳定运行都具有举足轻重的地位。从企业微观层面来看，准确的市场预测是企业制定科学决策的重要依据。通过对市场需求、产品价格、竞争对手动态等因素的有效预测，企业能够合理安排生产计划，避免生产过剩或不足的情况，从而降低库存成本，提高资金使用效率。在制定营销策略时，依据市场预测结果，企业可以精准定位目标客户群体，优化产品推广渠道，制定更具吸引力的促销活动，提高市场份额和销售收入。在跨境电商领域，面对国际市场需求波动、汇率变化、贸易政策调整等复杂因素，准
2025-04-06 约3.45万字 26页立即下载
基于BP神经网络的电控发动机故障诊断：原理、应用与优化.docx 基于BP神经网络的电控发动机故障诊断：原理、应用与优化一、引言 1.1研究背景与意义在汽车工业蓬勃发展的当下，发动机作为汽车的核心部件，其性能优劣直接关乎汽车的动力性、经济性与环保性等关键指标。电控发动机凭借精确控制喷油、点火时刻等优势，极大提升了燃油利用率，降低了尾气排放，已然成为现代汽车的主流动力装置。例如，在高效能燃烧方面，电控发动机采用高压共轨技术，喷油压力更高，雾化效果更好，使得燃油与空气混合更均匀，燃烧更充分，相较于传统的机械油泵，能够提供更高的喷油压力，使喷油器喷出的燃油雾化更细致，从而实现更高效的燃烧过程。在精确控制上，通过电子控制单元（ECU），电控发动机可根据发动机
2025-05-23 约4.15万字 44页立即下载