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基于BP神经网络的清洁生产评价模型研究的中期报告

基于BP神经网络的清洁生产评价模型研究的中期报告1. 研究背景与目的当前,清洁生产已成为环境保护、节能减排的重要手段,并受到政府、企业、社会的广泛关注。然而,清洁生产的实施需要评价其实效性,而传统的清

7-8基于BP神经网络的铸坯质量预报模型开发

基于BP神经网络的铸坯质量预报模型李向奎 张家泉(北京科技大学钢冶系) 摘要:针对国内某钢厂大方坯连铸机的特点,采用BP神经网络开发了用于预报中心偏析、中间裂纹及中心裂纹的铸坯质量预报模型。利用Vi

粒子群与BP神经网络结合

- 粒子群优化算法聚类分析与训练BP神经网络 - 智能优化算法:最优化问题是指在一定的约束条件下,决定某个或某些可控制的因素应有的合理取值,使所选定的目标达到

BP神经网络实验报告

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BP神经网络的基本原理很清楚

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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基于PSO的BP神经网络研究

基于PSO算法的BP神经网络研究杜华英(惠州旅游学校信息技术部,广东 惠州 516057)摘 要 BP神经网络由于可以根据误差的反向传播来纠正权值和阈值,所以在许多领域取得了成功,但是它有可能陷入

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BP神经网络bp设计第三章前馈人工神经网络

- 3.4 基于BP算法的多层前馈网络模型 - 三层BP网络 - 输入层 - 隐层 - 输出层

BP神经网络实例

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