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文档简介
1、数学建模与数学实验,神经网络,1,2020/7/30,目的,内容,学习神经网络的基本原理与方法。,1、人工神经元数学模型,4、BP神经网络应用,3、BP神经网络Matlab工具箱函数,2、BP神经网络,2,2020/7/30,3,2020/7/30,一、人工神经元数学模型,4,2020/7/30,5,2020/7/30,6,2020/7/30,7,BP神经网络的拓扑结构如图所示。,1.BP神经网络结构:,8,2020/7/30,9,2020/7/30,2BP神经网络学习算法及流程,以三层BP神经网络为例,它的训练过程包括以下几个步骤:,10,2020/7/30,11,2020/7/30,12,
2、2020/7/30,BP神经网络的流程图:,13,2020/7/30,三、BP神经网络Matlab工具箱函数,14,2020/7/30,net=newff(PR, S1,S2,SN, TF1,TF2,TFN, BTF, BLF, PF),15,2020/7/30,16,2020/7/30,17,2020/7/30,18,2020/7/30,19,2020/7/30,20,2020/7/30,21,2020/7/30,网络经过177次训练后,虽然网络的性能还没有达到0,但是输出的均方误差已经很小了,MSE2.95307e-006,误差曲线如图1所示。为更直观地理解网络输出与目标向量之间的关系,见
3、图2所示。 plot(P,T,-,P,Y,o),图1 BP神经网络训练误差曲线图 图2 训练后BP神经网络仿真图,To Matlab exp12_4_1.m,22,2020/7/30,23,2020/7/30,24,2020/7/30,25,2020/7/30,26,2020/7/30,27,2020/7/30,28,2020/7/30,BP神经网络测试结果图,To Matlab exp12_4_2.m,29,2020/7/30,30,2020/7/30,31,2020/7/30,32,2020/7/30,33,2020/7/30,34,2020/7/30,35,2020/7/30,36,20
4、20/7/30,37,2020/7/30,38,2020/7/30,To Matlab exp12_4_3.m,39,2020/7/30,40,2020/7/30,练习,1、蠓虫分类问题 生物学家试图对两种蠓虫(Af与Apf)进行鉴别,依据的资料是触角和翅膀的长度,已经测得了9只Af和6只Apf的数据如下: Af: (1.24,1.27),(1.36,1.74), (1.38,1.64),(1.38,1.82),(1.38,1.90),(1.40,1.70),(1.48,1.82),(1.54,1.82),(1.56,2.08); Apf: (1.14,1.82),(1.18,1.96),(1.20,1.86),(1.26,2.00),(1.28,2.00),(1.30,1.96). (i)根据如上资料,如何制定一种方法,正确地区分两类蠓虫; (ii)对触角和翼长分别为(1.24,1.80),(1.28,1.84)与(1.40,2.04)的三个标本,用所得到的方法加以识别; (iii)设Af是宝贵的传粉益虫,Apf是某疾病的载体,是否应该修改分类方法.,41,2020/7/30,2、人口预测下表是从北京统计年鉴中给出的 1980-2010年的北京城近郊区户籍人口统计结果作为样本数据,(1
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