bp神经网络

bp神经网络Tag内容描述：<p>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神经元图5.3给出了第j个基本BP神。</p><p>2、基于GA优化的BP神经网络交通路标识别模型全部作者：吴军 刘清 梁焕兵 罗铮第1作者单位：武汉理工大学自动化学院论文摘要：利用不变距提取交通路标图像特征，它是路标形状特征的综合反应。本文通过实验样本采用遗传算法（GA）对BP神经网络结构进行优化，建立了不变距的优化BP神经网络交通路标识别模型。用7组学习样本分别去训练优化的BP网络和未优化的BP网络，最后用1组样本通过训练后的BP网络进行路标识别和校验。实验统计对比结果表明：所建立的GA-BP交通路标识别模型较未优化的BP模型性能更好，具有很好的收敛速度和识别精度。</p><p>3、第三章 前馈人工神经网络,误差反传（BP）算法的改进与BP网络设计,3.4 基于BP算法的多层前馈网络模型,三层BP网络,输入层,隐层,输出层,数学表达,模型的数学表达 输入向量： X=(x1,x2,xi,xn)T 隐层输出向量： Y=(y1,y2,yj,ym)T 输出层输出向量： O=(o1,o2,ok,ol)T 期望输出向量：d=(d1, d2,dk,dl)T 输入层到隐层之间的权值矩阵：V=(V1,V2,Vj,Vm) 隐层到输出层之间的权值矩阵：W=(W1,W2,Wk,Wl) 各个变量之间如何建立联系，来描述整个网络？,神经网络的学习,学习的过程： 神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值乃至拓扑结构，。</p><p>4、BP神经网络基本原理简介,智能优化算法课程展示,人工神经网络基本原理简介,一个神经网络的典型结构：,人工神经网络基本原理简介,人工神经元的模型 激活函数 网络模型 工作方式,人工神经元的模型,作为神经网络的基本元素，神经元的模型如下：,x1xn是从其他神经元传来的输入信号 wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值 表示一个阈值 ( threshold )，或称为偏置( bias )。,人工神经元的模型,若用X表示输入向量，用W表示权重向量： 则,神经元的输出与输入的关系为：,净激活量,激活函数,激活函数,激活函数是对净激活量与输出进行映射的函数。。</p><p>5、清空环境变量 clc clear 训练数据预测数据 data importdata test txt 从1到768间随机排序 k rand 1 768 m n sort k 输入输出数据 input data 1 8 output data 9 随机提取500个样本为训练样本 268个样本为预测样本 i。</p><p>6、BP神经网络,BP神经网络原理,1,BP神经网络优缺点,BP神经网络的使用步骤,6,BP神经网络适用领域,引例,1、引例,1981年生物学家格若根（W Grogan）和维什（WWirth）发现了两类蚊子(或飞蠓midges)他们测量了这两类蚊子每个个体的翼长和触角长，数据如下：,翼长 触角长 类别 1.78 1.14 Apf 1.96 1.18 Apf 1.86 1.20 Apf 1.72。</p><p>7、2020/8/21,1,BP人工神经网络 Back-propagation Artificial Neural Networks,2020/8/21,2,张凌 数计学院 联系电话：13605935915 Email：zl79024163,2020/8/21,3,主要参考书目,1、Philip D. Wasserman， Neural Computing: Theory and Practice。</p><p>8、神 经 网 络 浅尝,数学建模工作室 张敏,1,行业相关,神经网络浅尝,神经网络基础知识 常用函数介绍 案例蠓虫分类,2,行业相关,神经网络基础知识,构成：大量简单的基本元件神经元相互连接 工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式 功能：进行信息的并行处理和非线性转化,特点：比较轻松地实现非线性映射过程 具有大规模的计算能力,3,行业相关,医学：疾病识别 图像：识别、去噪、增强、配准、融合 金融。</p><p>9、BP神经网络基本原理 Back-propagation Artificial Neural Networks,2020/11/8,1,人工神经元模拟生物神经元的一阶特性。 输入：X=（x1，x2，xn） 联接权：W=（w1，w2，wn）T 网络输入：net=xiwi 向量形式：net=XW,2020/11/8,2,人工神经元的基本构成,激活函数执行对该神经元所获得的网络输入的变换，也可以称为激。</p><p>10、人工神经网络 (Artificial Neural Netwroks -ANN) -HZAU 数模基地,引 言,利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然、改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的： （1）探索和模拟人的感觉、思维和行为的规律，设计具有人类智能的计算机系统。 （2）探讨人脑的智能活动，用物化了的智能来考察和研究人脑智能的物质过程及其规律。,ANN的研究内容。</p><p>11、人工神经网络及其应用第6章BP神经网络,.,2,一、内容回顾 二、BP网络 三、网络设计 四、改进BP网络 五、内容小结,内容安排,.,3,一、内容回顾,感知机 自适应线性元件,.,4,一、内容回顾,感知机 感知机简介 神经元模型 网络结构 功能解释 学习和训练 局限性 自适应线性元件,.,5,一、内容回顾,感知机 自适应线性元件 Adline简介 网络结构 网络学习 网络训练,.,6,2。</p><p>12、1.BP网络 实验过程 1. Matlab程序如下： clear; p=1739.94,373.3,1756.77,864.45,222.85,877.88,1803.58,2352.12,401.3,363.34,1571.17,104.8,499.85,2297.28,2092.62,1418.79,1845.59,2205.36,2949.16,1692.62,1680.67,280。</p>