【摘要】第1頁共8頁例1采用動量梯度下降算法訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練樣本定義如下:輸入矢量為p=[-1-231-115-3]目標(biāo)矢量為t=[-1-111]解:本例的MATLAB程序如下:closeallclearechoonc
2024-08-21 02:44
【摘要】1本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常點(diǎn)檢測應(yīng)用可行性研究學(xué)院專業(yè)年級班別學(xué)號
2025-06-02 22:57
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)PID控制器設(shè)計(jì)一.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)PID控制器的原理PID控制是最早發(fā)展起來的、應(yīng)用領(lǐng)域至今仍然廣泛的控制策略之一,它是基于對象數(shù)學(xué)模型的方法,尤其適用于可建立精確數(shù)學(xué)模型的確定性控制系統(tǒng)。其優(yōu)點(diǎn)是算法簡單、魯棒性好和可靠性高。但是,由于實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)過程往往具有非線性,許多非線性
2024-11-10 16:04
【摘要】本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常點(diǎn)檢測應(yīng)用可行性研究摘要異常點(diǎn)數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中與眾不同數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)的量小,但是對于我們的日常生產(chǎn)生活的影響極大。因此,異常點(diǎn)檢測被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,金融保險(xiǎn),天氣預(yù)報(bào)以及新藥研制等領(lǐng)域。相對于大量的正常數(shù)據(jù)挖掘而言,異常點(diǎn)檢測被稱作小模式數(shù)據(jù)挖掘。BP算
2025-06-28 07:46
【摘要】本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常點(diǎn)檢測應(yīng)用可行性研究學(xué)院專業(yè) 年級班別學(xué)號
2025-01-16 17:30
【摘要】學(xué)士學(xué)位畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MATLAB實(shí)現(xiàn)學(xué)生姓名:楊赫指導(dǎo)教師:劉坤所在學(xué)院:信息技術(shù)學(xué)院專業(yè):電氣工程及其自動化中國183。大慶2012年5月黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論
2025-07-27 09:21
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwroks-ANN)-HZAU數(shù)?;匾?利用機(jī)器模仿人類的智能是長期以來人們認(rèn)識自然、改造自然和認(rèn)識自身的理想。?研究ANN目的:?(1)探索和模擬人的感覺、思維和行為的規(guī)
2025-05-25 22:34
【摘要】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與學(xué)習(xí)算法概述?Rumelhart,McClelland于1985年提出了BP網(wǎng)絡(luò)的誤差反向后傳BP(BackPropagation)學(xué)習(xí)算法?BP算法基本原理?利用輸出后的誤差來估計(jì)輸出層的直接前導(dǎo)層的誤差,再用這個誤差估計(jì)更前一層的誤差,如此一層一層的反傳下去,就獲得了所有其他各層的
2025-01-05 03:16
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展概況人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,ANN):簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。模擬人腦神經(jīng)細(xì)胞的工作特點(diǎn):與目前按串行安排程序指令的計(jì)算機(jī)結(jié)構(gòu)截然不同。*單元間的廣泛連接;*并行分布式的信息存貯與處理;*自適應(yīng)的學(xué)習(xí)能力等。優(yōu)點(diǎn):(1)較強(qiáng)的容錯性;
【摘要】2022/2/21BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Back-propagationArtificialNeuralNetworks2022/2/22張凌數(shù)計(jì)學(xué)院聯(lián)系電話:13605935915Email:2022/2/23主要參考書目1、PhilipD.Wasserman,NeuralComputing:
2025-01-08 03:59
【摘要】第7章典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP?反向傳播網(wǎng)絡(luò)Back—PropagationNetwork,由于其權(quán)值的調(diào)整采用反向傳播(Backpropagation)的學(xué)習(xí)算法,因此被稱為BP網(wǎng)絡(luò)。BP網(wǎng)絡(luò)?是一種單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò)?其神經(jīng)元的變換函數(shù)是S型函數(shù),因此輸出量為0到1之
2025-01-05 15:31
【摘要】基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的智能控制神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn):1)非線性2)分布處理3)學(xué)習(xí)并行和自適應(yīng)4)數(shù)據(jù)融合5)適用于多變量系統(tǒng)6)便于硬件實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷史?始于19世紀(jì)末20世紀(jì)初,源于物理學(xué)、心理學(xué)和神經(jīng)生理學(xué)的跨學(xué)科研究。?現(xiàn)代研究:20世紀(jì)40年代。從原理上證明了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以計(jì)算任何算術(shù)相邏
2025-01-06 05:21
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究方法及應(yīng)用劉長安2022.12.31引言?利用機(jī)器模仿人類的智能是長期以來人們認(rèn)識自然、改造自然和認(rèn)識自身的理想。?研究ANN目的:?(1)探索和模擬人的感覺、思維和行為的規(guī)律,設(shè)計(jì)具有人類智能的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。?(2)探討人腦的智能活動,用物化了
2025-01-08 06:34
【摘要】有導(dǎo)師學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合—汽油辛烷值預(yù)測基礎(chǔ)理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則又稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法,用來計(jì)算更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。學(xué)習(xí)規(guī)則有兩大類別:有導(dǎo)師學(xué)習(xí)和無導(dǎo)師學(xué)習(xí)。在有導(dǎo)師學(xué)習(xí)中,需要為學(xué)習(xí)規(guī)則提供一系列正確的網(wǎng)絡(luò)輸入/輸出對(即訓(xùn)練樣本),當(dāng)網(wǎng)絡(luò)輸入時(shí),將網(wǎng)絡(luò)輸出與相對應(yīng)的期望值進(jìn)行比較,然后應(yīng)用
2025-05-26 12:08
【摘要】基于Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多方法的地區(qū)GDP數(shù)據(jù)質(zhì)量評估與預(yù)警研究——以華東地區(qū)為例摘要我國GDP數(shù)據(jù)真實(shí)性一直是國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn),也是核算工作實(shí)務(wù)中必須面對的難點(diǎn)。本文在若干假定的基礎(chǔ)上,綜合運(yùn)用Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、ARIMA模型、Holter_winter非季節(jié)模型,并采用地方財(cái)政收入指標(biāo)作為輔助指標(biāo),選取華東地區(qū)七個?。ㄊ校┳鳛檠芯繕颖?,對地方GDP變動趨勢進(jìn)行了較好
2025-06-20 12:28