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《bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型》ppt課件(文件)

2025-01-23 03:16 上一頁面

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【正文】 Sigmoid函數(shù)把神經(jīng)元的輸入范圍從 (∞ ， +∞) 映射到 (0， 1)。。。0 1。logsig39。 ?=15000。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的 MATLAB實(shí)現(xiàn) ?BP網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于藥品預(yù)測對比圖 ?由對比圖可以看出預(yù)測效果與實(shí)際存在一定誤差，此誤差可以通過增加運(yùn)行步數(shù)和提高預(yù)設(shè)誤差精度業(yè)進(jìn)一步縮小 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) ?非線性映射能力 ?能學(xué)習(xí)和存貯大量輸入輸出模式映射關(guān)系，而無需事先了解描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。 ?容錯(cuò)能力 ?輸入樣本中帶有較大的誤差甚至個(gè)別錯(cuò)誤對網(wǎng)絡(luò)的輸入輸出規(guī)律影響很小。 ?泛化能力 ?當(dāng)向網(wǎng)絡(luò)輸入訓(xùn)練時(shí)未曾見過的非樣本數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)也能完成由輸入空間向輸出空間的正確映射。 ?%設(shè)置學(xué)習(xí)速率為 ?=。traingd39。tansig39。 ?%以第四個(gè)月的銷售量歸一化處理后作為目標(biāo)向量 ?T=[ ]。。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的 MATLAB實(shí)現(xiàn) ?例 23，下表為某藥品的銷售情況，現(xiàn)構(gòu)建一個(gè)如下的三層 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對藥品的銷售進(jìn)行預(yù)測：輸入層有三個(gè)結(jié)點(diǎn)，隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為 5，隱含層的激活函數(shù)為 tansig；輸出層結(jié)點(diǎn)數(shù)為 1個(gè)，輸出層的激活函數(shù)為 logsig，并利用此網(wǎng)絡(luò)對藥品的銷售量進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測方法采用滾動預(yù)測方式，即用前三個(gè)月的銷售量來預(yù)測第四個(gè)月的銷售量，如用 3月的銷售量為輸入預(yù)測第 4個(gè)月的銷售量，用 4月的銷售量為輸入預(yù)測第 5個(gè)月的銷售量 .如此反復(fù)直至滿足預(yù)測精度要求為止。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的 MATLAB實(shí)現(xiàn) ?MATLAB中 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重要函數(shù)和基本功能 ?tansig() 功能正切 sigmoid激活函數(shù) 格式 a = tansig(n) 說明雙曲正切 Sigmoid函數(shù)把神經(jīng)元的輸入范圍從 (∞ ，+∞) 映射到 (1， 1)。否則，選取下一個(gè)學(xué)習(xí)樣本及對應(yīng)的期望輸出，返回到第三步，進(jìn)入下一輪學(xué)習(xí)。 ()h k?()o k? BP網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準(zhǔn)學(xué)習(xí)算法 21212111( ( ( ) ( ) ) )()2( ) ( ) ( )1( ( ( ) f ( ( ) ) ) )()2( ) ( )1( ( ( ( ) f ( ( ) ) ) )()2( ) ( )qoohoh h hqoohohhqpo h o h ohohhhd k y o ke ho khi k ho k hi kd k y i kho kho k hi kd k w ho k bho kho k hi k??????

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