BP神经网络基本原理与应用

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BP神经网络算法原理

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

BP神经网络原理及应用

BP神经网络原理及应用1 人工神经网络简介1.1生物神经元模型神经系统的基本构造是神经元（神经细胞），它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的大脑一般有个神经

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5.4 BP神经网络的基本原理BP（Back Propagation）网络是1986年由Rinehart和McClelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用

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BP神经网络课程设计

《数值分析》与《数学实验》专业实训报  告  书题        目  基于BP神经网络预测方法的预测模型一、问题描述建立基于BP神经网络的信号回归模型，来预测某一组数据。二、基本要求1.熟悉掌握神经

BP神经网络

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