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bp神经网络算法

爱问共享资料综合频道提供bp神经网络算法资料,bp神经网络算法免费下载,包括BP神经网络的改进算法及应用,BP 神经网络算法,BP神经网络的优化算法研究资料等,同时你也可以上传bp神经网络算法相关资料,分享给广大网友!
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    2012-11-13

    神经网络562009年第10期网络技术 信息与电脑 Chia Compter&Commicatio1. 前言神经网络最早的研究是20世纪40年代心理学家Mccoch和数学家Pitts合作提出的,他们提出的MP .模型拉开了神经网络研究的序[立即查看]

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    2011-05-24

    BP 神经网络算法.pdf[立即查看]

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    2012-11-13

    神经网络© 1994-2010 Chia Academic Jora Eectroic Pbishig Hose. A rights reserved. http://www.cki.et计 算 机 与 现 代 化 2009年第 1期[立即查看]

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    2013-03-04

    BP神经网络的基本算法免费毕业论文 http://www.51tike.comBP神经网络算法摘 要人[立即查看]

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    2012-04-29

    BP神经网络模型与学习算法.2.4 BP神经网络模型与学习算法2.4 BP神经网络模型与学习算法概述概述Rmehart,McCead于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagatio)学习算法BP算法基本原理利[立即查看]

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    2014-02-21

    相关BP神经网络算法三、BP网及BP算法1. BP网络结构2. BP学习算法3. BP算法应用例子4. 有关BP网和BP算法的讨论5. BP算法的改进1. BP网络结构BP网与线性阈值单元组成的多层感知器网络 结构完全相同,只是各隐[立即查看]

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    2017-09-19

    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[立即查看]

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    2017-10-13

    BP人工神经网络算法程序%bpa.m %BP人工神经网络算法程序 cc %原始数据 %公路客运量(万人) gky=[12815 15543 19326 22864 26150 28468 30882 39375 45759 49589 52[立即查看]

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    2017-09-28

    标准BP神经网络算法程序1(标准BP神经网络算法程序: T=1:1:137; %输入样本和目标输出 p=[ 0.32196 0.24591 0.16613 0.088155 0.016496 -0.04695 -0.10237 -0.150[立即查看]

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    2013-10-15

    BP神经网络算法传统的BP算法简述  BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,[立即查看]

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    2011-08-20

    神经网络学习 BP网络BP神经网络算法程序 BP神经网络算法程序 例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络。 训练样本定义如下: 输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] [立即查看]

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    2013-12-07

    神经网络预测BP反向传播神经网络BP反向传播神经网络王萱讲课目录讲课目录1.误差反向传播神经网络的提出2.误差反向传播神经网络结构3.误差反向传播神经网络处理单元模型4.误差反向传播学习算法5.误差反向传播学习算法的数学基础6.误差反向传播[立即查看]

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    2012-08-24

    BP神经算法原理,有公式的推导步骤2.4 BP神经网络模型与学习算法2.4 BP神经网络模型与学习算法概述概述Rmehart,McCead于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagatio)学习算法BP算法基本[立即查看]

  • 基于遗传算法优化BP神经网络算法探究【摘 要】论文结合遗传算法和BP神经网络的有关概念,对BP神经网络算法的优化进行了研究,同时结合实例对算法的有效性进行了验证 【Abstract】Based o the cocepts of geetic[立即查看]

  • 案例3:基于遗传算法的BP神经网络优化算法 *********************************************************************************** 论坛申明: 1 案例为原创案[立即查看]

  • BP人工神经网络改进算法C语言实现通过对试验结果的分析会发现,BP网络接受样本的顺序会对训练结果有较大的影响,基本算法比较“偏爱”较后出现的样本,因此,改进算法为对整个样本集的训练,用“总效果”去实施对权矩阵的修改,这就能比较好的解决因样本[立即查看]

  • BP神经网络算法的C语言实现代码//BP神经网络算法,c语言版本 //VS2010下,无语法错误,可直接运行 //添加了简单注释 //欢迎学习交流 #icde #icde #ic[立即查看]

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    2017-09-30

    神经网络BP算法实现及其改进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 ,[立即查看]

  • 用遗传算法优化BP神经网络程序红色程序是用遗传算法直接训练BP权值 tic, % 开始计时 [P,T,R,S1,S2,S]=iit; % BP网络初始化 % 随机生成W1,B1,W2,B2 [W1,B1]=rads(S1,R); [W2,B[立即查看]

  • 基于遗传算法的BP神经网络MATLAB代码用遗遗算法遗化BP神遗遗的网Matab遗程遗例;遗,由于BP遗的遗遗遗化是一无遗束遗化遗遗~而且遗遗要采用遗遗遗~所以直接利用网个数Matab遗遗算法工具箱。以下遗出的代遗是遗一个19遗入遗量~1遗[立即查看]

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    280.0KB
    2014-03-18

    BP神经网络的算法改进人工智能及识别技术本栏目责任编辑:唐一东BP神经网络的算法改进及应用王爽,张鹰,吕瑞霞(西华师范大学 计算机学院,四川 南充 637002)摘要:文章介绍了目前人工神经网络领域中 BP 神经网络的特点及其算法原理,以 [立即查看]

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    2014-04-02

    神经网络必备学习资料摘要 人工神经网络(Artificia Nera Network,ANN)是人工智能领域中的一个重要分支,具有非常好的容错性,学习功能十分强大,具有较快的速度。它包含了很多网络成果,BP算法是它比较成熟的一个,BP算法是[立即查看]

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    2017-03-17

    探讨BP神经网络的图像Hash算法.docx[立即查看]

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    2011-12-15

    BP神经网络算法原理及编程实现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[立即查看]

  • 机器学习的相关资料,包括神经网络的BP算法、Adaboost和线性分类器介绍 1BP基本算法的相应知识 1986年,Rmeart和 McCead领导的科学家小组在《平行分布处理》一书中,分析了具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播[立即查看]

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    2010-12-26

    ©1995-2005TsighaTogfagOpticaDiscCo.,Ltd.Arightsreserved.©1995-2005TsighaTogfagOpticaDiscCo.,Ltd.Arightsreserve[立即查看]

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    2011-01-02

    第26卷第2期2009年4月深圳大学学报理工版JOURNAL0FSHENZHENUNIVERSrIYSCIENCEANDENGINEE砒NCV01.26No.2Apr-2009文章编号:Oooi2618(2009)02.0147一04【电子[立即查看]

  • 微电子学与计算机 2007年第24卷第10期收稿日期:2007-06-021 引言内容丰富的数据中蕴藏的大量信息可用来做出智能的商务决策。预测是一种数据分析形式,可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势,从而达到预警的目的,为系统[立即查看]

  • Matab的BP神经网络各种不同算法程序 Matab的BP神经网络各种不同算法程序 1:一般模式的BP:   cc   P=[-1 -1 2 2 ;0 5 0 5];   T=[-1 -1 1 1];   et=ewff(mimax(P),[立即查看]

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    2013-03-29

    神经网络 BP感知器主讲:何仁斌实际应用问题 1、蠓虫的分类问题2、DNA序列分类问题3、癌症诊断问题……神经网络算法简介 感知器感知器(perceptro)是由美国科学家F.Rosebatt于1957年提出的,其目的是为了模拟人脑的感知[立即查看]

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