人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模板-wenkub.com
2025-07-21 21:58 本頁面
【正文】 感謝一起學(xué)習(xí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程的全體同學(xué)，我們一起營造了良好的學(xué)習(xí)氛圍，祝大家學(xué)習(xí)進步。 網(wǎng)絡(luò)輸出層的響應(yīng)為： ωjl為第 l個輸出節(jié)點和第 j個隱層節(jié)點的聯(lián)結(jié)權(quán) 21:58 根據(jù)改進的輸出 yl，再由誤差平方和 E得到連接權(quán) ω的變化量 Δω，最后根據(jù) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程，可構(gòu)造出 FBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)方法。 ns的值越大，隱層的模糊化程度越高。 ①計算網(wǎng)絡(luò)各層的輸出 ②計算局部梯度 21:58 （ 4）提供樣本，開始學(xué)習(xí) ③計算并保存?zhèn)€權(quán)值修正量 ④修正權(quán)值和閾值 ⑤終止條件 若不滿足終止條件，則執(zhí)行②；否則結(jié)束。 tp的選取，輸出層備神經(jīng)元的實際輸出值只是趨近于 1或者 0，而不可能達到 1或者 0。慣性校正系數(shù) η值越大，則權(quán)系數(shù)修正的慣性越大。 隱藏層節(jié)點，經(jīng)實驗可知 8個比較合適。 （ 4）傳統(tǒng)識別方法準確率低、識別速度慢慢、適應(yīng)性差。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法及其在缺陷模式識別中的應(yīng)用 21:58 21:58 （ 1）在制造過程中，冷軋帶鋼表面出現(xiàn)邊緣鋸齒、焊縫、夾雜、抬頭紋、輥印、氧化皮、空洞、刮傷等不同類型的缺陷，直接影響最終產(chǎn)品的質(zhì)量和性能。 （ 5）模糊模式識別在提出噪音上具有優(yōu)勢， BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模型擬合、非線性識別具有優(yōu)勢，利用兩者的優(yōu)勢，構(gòu)造模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識的方法。 21:58 （ 2）確定學(xué)習(xí)效率 α、慣性項校正系數(shù) η，以及誤差收斂因子 β 學(xué)習(xí)效率 α較大時，權(quán)值的修改量就較大，學(xué)習(xí)速率快，但有時會導(dǎo)致振蕩；較小時，學(xué)習(xí)速率慢，學(xué)習(xí)過程平穩(wěn)。而較大的 η可以改善網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，但是對提高網(wǎng)絡(luò)的收斂精度沒有積極作用，本文取。在設(shè)置各訓(xùn)練樣本的理想輸出分量時，如有時可取為接近 1，0的數(shù)，如 ， l 或者 0。 21:58 將輸入層模糊化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在提高識別精度的同時，也增加了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，更重要的是，這種 FBP并不能提高特征空間區(qū)域重疊對象的識別精度。設(shè)X=(x1，
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