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bp神经网络算法
bp神经网络算法
前馈神经网络
前馈神经网络
bp神经网络算法
误差反向传播算法
Levenberg_Marquardt算法
Hesse矩阵
bp神经网络算法是解决最优化问题的先进算法之一,本论文讨论了神经网络中使用最为广泛的前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)。BP算法存在局部极小点,收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算,进而训练网络。
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bp神经网络具体算法
bp神经网络算法
编程实现
内部实现
对于bp神经网络具体算法的编程实现 没有使用自带的神经网络包 可以更好的了解bp算法的内部实现
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matlab代码实现正弦函数拟合
正弦函数拟合
BP神经网络算法
正弦函数拟合,各种BP神经网络算法的应用。
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BP神经网络算法,贝叶斯-最小距离分类器,可以用于模式识别
BP神经网络算法
贝叶斯分类器
最小距离分类器
模式识别
BP神经网络算法,贝叶斯-最小距离分类器,可以用于模式识别
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BP神经网络算法的函数逼近
BP神经网络算法
函数逼近
matlab实现
基于BP神经网络算法的函数逼近,利用matlab实现BP算法逼近任意非线性函数
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matlab代码实现bp神经网络算法
bp神经网络算法
设备故障类型
模式识别
变压器故障
仿真数据
bp神经网络算法,用于设备故障类型的模式识别,此例为变压器故障类型识别,并有变压器仿真数据
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matlab代码实现bp神经网络算法
bp神经网络算法
matlab代码
仿真
逼近函数
bp神经网络算法程序,仿真逼近一个函数,内含详细注解,适合初学者。
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BP神经网络算法
BP神经网络算法
应用背景
数字识别
手写数字识别
关键技术
应用背景 数字识别是模式识别领域中重要研究方向之一,具有广阔的应用前景。在对BP神经网络基本原理研究的基础上, 提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别的方案。 关键技术 BP算法的基本思想是:学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时 ,输入样本从输入层传入,经各隐藏层逐层处理后,传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输 出(教师信号)不符,则转入误差的反向传播阶段。
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matlab代码实现BP神经网络算法
BP神经网络算法
MATLAB代码
实现
数据
结果
BP神经网络算法,原数据与结果均已给出,望可以提供帮助
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BP神经网络算法的matlab代码
BP神经网络算法
matlab代码
预测数据
原数据
均方误差
BP神经网络算法的matlab代码,本程序根据训练好的网络文件ANN.mat预测新的数据文件,得到均方误差,并画出预测数据和原数据的对比图。希望有用
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