BP算法改进

BP算法改进Tag内容描述：<p>1、BPBP网络网络 主要内容主要内容 4.1 BP4.1 BP网络简介网络简介 4.2 BP4.2 BP网络模型网络模型 4.3 BP4.3 BP学习算法学习算法 4.4 BP4.4 BP网络的网络的MATLABMATLAB仿真程序设计仿真程序设计 4.1 BP4.1 BP网络简介网络简介 1 1、BPBP算法的出现算法的出现 19741974年，年，WerbosWerbos在其博士论文中提出了第一个适合多层在其博士论文中提出了第一个适合多层 网络的学习算法，但是没有受到重视。网络的学习算法，但是没有受到重视。 2020世纪世纪8080年代中期，年代中期， 美国加利福尼亚的美国加利福尼亚的PDPPDP小组的小组的 Rumelhart。</p><p>2、标准BP算法及改进的BP算法应用,1.1 标准的BP算法,BP标准的BP算法是基于梯度下降法，通过计算目标函数对网络权值和阈值的梯度进行修正。 X(k + 1 ) = X(k) - F( X(K) ) X(K)为由网络所有权值和阈值所形成的向量； 为学习速率； F( X(K) )为目标函数的梯度；,标准的BP 算法虽然原理简单，实现方便，但由于训练过程中为一较小的常数，因而存在收敛速度慢和局部极。</p><p>3、BP网络的改进算法简介人工神经网络(Artificial Neural Network ,ANN) ,自从20 世纪50 年代Rosenblatt首次将单层感知器应用于模式分类学习以来,已经有了几十年的研究历史. 但是由于Minsky 和Papert 指出单层系统的局限性,并表达了对多层系统的悲观看法,在20 世纪70 年代对ANN 的研究兴趣减弱. 直至80 年代中期Rumelhart 等重。</p><p>4、BP算法的改进及其应用 内容摘要 随着人工神经网络的发展 其用途日益广泛 应用领域也在不断扩展 已在人工智能 自动控制 计算机科学 信息处理 机器人 模式识别等各个领域中有着成功的案例 在众多神经网络中 又以BP Back Propagation 网络的应用最为广泛 它所采用的BP算法已成为目前应用最为广泛的神经网络学习算法 绝大部分的神经网络模型都是采用BP算法或它的变化形式 这样的算法具有很好。</p><p>5、2 0 09 年 第 5期 计算机 系 统 应 用 利用量子遗传算法改进 BP 学习算法 Using Q u a ntum Ge n etic Alg orithm toImProveBP LearningAlgo rithm 阂泉叶水生郭荣传 石海霞 南昌航空大学计算机学院 江 西 南昌 330。</p><p>6、BP算法的实现 田华 烟台南山学院软件工程学院 山东 龙口 265706 摘要 BP算法采用广义的学习规则 是一种有导师的学习算法 它分两个阶段 正向传播阶段和反向传播阶段 误差反向传播算法简称 算法 现在成为人工神经网络。</p><p>7、基于改进SFS特征选择BP识别算法-电气论文基于改进SFS特征选择BP识别算法朱旭东，梁光明，冯雁（国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073）摘要：特征选择在BP神经网络算法中起着重要作用，顺序前向选择算法（SFS算法）利用前向搜索叠加的方式，从众多的原始特征中获得对分类识别算法最有效的主要特征，实现样本特征维数压缩。提出一种改进SFS特征选择算法，设计了加权判别函数和测试反馈停止准则。实验证明，改进算法能有效压缩样本特征维数，提高BP 网络收敛速度和正确识别率。关键词：特征选择；SFS；BP网络；收敛速度中图。</p><p>8、LDPCLDPC码码码码BPBP译码算法译码算法译码算法译码算法 2014-2-252 目录目录 LDPC码编译码基础。 硬判决译码算法。 软判决译码算法 后验概率。 Gallager定理。 Belief Propagation (BP)算法。。</p><p>9、2 0 1 3年 1 0月 第 4 2卷 第 1 0期 机械设计与制造工程 Ma c h i n e De s i g n a n d Ma n u f a c t u r i n g E n g i n e e ri n g 0c t 2 O 1 3 V 0 1 4 2 No 1 0 D O I 1 0 3 9 6 9 j i s s n 2 0 9 5 5 0 9 X 2 0 1 3 1 0。</p><p>10、include stdio h include stdlib h include time h include math h inpoints 为输入神经元个数 可改变 outpoints为输出神经元个数 defaultpoints为隐层神经元个数 datagrough为样本数据个数 以下数据定义可以修改 d。</p><p>11、西南交通大学 硕士学位论文 BP算法的改进及其应用研究 姓名 黄庆斌 申请学位级别 硕士 专业 计算机软件与理论 指导教师 尹治本 20100501 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 随着人工神经网络的发展 其用途日益广泛 应用领域也在不断拓展 已在人工 智能 自动控制 计算机科学 信息处理 机器人 模式识别等各个工程领域中有着 成功的案例 在众多的神经网络中 又以B P B a c。</p><p>12、BP算法汇总,（1）,（2）,（3）,sigmoid函数（取值在0，1之间）的导数,sigmoid函数（取值在0，1之间）的导数,对称型Sigmoid函数（取值在-1，1之间,对称型Sigmoid函数（取值在-1，1之间,对称型Sigmoid函数的导数,BP算法的实现（初始化）,clear in=5; hid=5; out=1; N=2000; w2=rand(hid,in)-0.5;。</p><p>13、第 5 1卷第 1 1期 2 0 1 4年6月 l O日 电测与仪表 Ekc t r ic al n e a s u r e m e n t I n s t r u m e n t at io n Vo 1 5 l N0 1 1 J u n 1 0 2 0 1 4 基于传递 函数 自我优化 的 B P网络算法改进 米 曲朝 阳 计超 郭晓利 张贺 东北电力大学 信息工程学院 吉林 吉林 1 3 2。</p><p>14、基于改进BP神经网络的图像融合算法研究全部作者：王静第1作者单位：河海大学计算机及信息工程学院（常州）论文摘要：针对传统滤波器在滤除图像噪声的同时会使图像变模糊的问题，本文提出了基于BP神经网络进行图像融合滤除图像噪声的方法。BP算法是目前应用最广泛的神经网络算法，但原始的BP算法具有收敛速度慢，训练过程易陷入局部极小值问题。本文针对这些问题提出了1种改进算法。从融合效果看，基于BP神经网络的图像融合方法在滤除噪声的同时保持了图像的清晰度。从融合过程中取得的数据证明，改进算法提高了收敛速度并抑制了训练过程陷。</p><p>15、第 卷第 期 年 月 哈 尔滨工业大 学 学报 9 算法研究 蒋宗礼 王义和 毕克滨 毋朗 一 7呼吻0 是用于 人工神经网络 的一个著名学习算法 广 泛地应用 于多级网中 9 本文探讨面对给定的一 组样本 如何用 使 获得最佳的学。</p><p>16、3.2 BP学习算法,含有两个隐含层的BP网络,BP网络的标准学习算法,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,以使网络的输出不断地接近期望的输出。 学习的本质： 对各连接权值的动态调整 学习规则： 权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连接权变化所依据的一定的调整规则。,BP网络的标准学习算法-算法思想,学习的类型：有导师学习 核心思想： 将输出误差以某种形式。</p><p>17、Bp算法求解正弦函数拟合报告 BP算法是非循环多级网络的训练算法 虽然该算法的收敛速度非常慢 但由于它具有广泛的适用性 使得它在1986年被提出后 很快就成为应用最为广泛的多级网络训练算法 并对人工神经网络的推广应。</p><p>18、人工神经网络BP算法及其改进在Delphi下的实现 指导老师：武妍 学号：0520080227 姓名：何斌 摘要 :人工神经元网络的学习算法在小规模相似模式的识别中得到了广泛的应用 ,本文给出了一种算法在Delphi 7.0。</p><p>19、第 3 5卷第 1 期 2 0 1 5年 O 2月 矿 冶 工 程 M I NI NG AND M ETALLURGI CAL ENGI NEERI NG V0 1 3 5 1 F e b r u a r y 2 0 1 5 基于改进遗传算法优化 B P网络的轧制力预测研究 杨景明 ， 顾佳琪 ，闫晓莹 ，车海军 ( 1 燕山大学 工业计算机控制工程河北省重点实验室国家， 河北 秦皇岛 0 6 6 o o 4 ； 2 国家冷轧板带装备及工艺工程技术研究中心， 河北 秦皇岛0 6 6 o 0 4 ) 摘要：为提高铝热连轧轧制力预报精度， 满足现场生产需求 ， 采用改进遗传算法优化神经网络建立铝热连轧轧制力的智能模型。 以河南某 1 + 4铝热连轧厂连轧实测。</p>