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BP神经网络训练算法改进初探【文献综述】

毕业论文文献综述电气工程及自动化BP神经网络改进算法综述摘要:神经网络近十年的飞速发展,激起了不同学科与领域的科学家的浓厚兴趣。神经网络因 其白适应,白学习,并行处理等特点受到广泛的应用。但传统的BP

基于GA-BP神经网络的矿石含量情况预测

基于GA-BP神经网络的矿石含矿情况预测1.研究现状神经网络可以处理信息源不完整、模糊不清,无法确定、存在矛盾假象等复杂情况,具有自学习能力,能够将困难的知识获取工作转换为网络的变结构和自调节过程,极

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数学建模BP神经网络论文

BP神经网络算法原理: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d ,网络输出值y与期 望输出值d之间的偏差,通

基于Bp神经网络的股票预测

基于神经网络的股票预测【摘要】: 股票分析和预测是一个复杂的研究领域,本论文将股票技术分析理论与人工神经网络相结合,针对股票市场这一非线性系统,运用BP神经网络,研究基于历史数据分析的股票预测模型,

基于BP神经网络的函数逼近仿真实例

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BP神经网络算法下的英语学习智能评价对于外语课程的学习效果评价而言,传统评价方法是采用固定权重法,即每项学习指标 都是固定的权重,这种方法具有简便易行的特点,但由于没考虑到学生的个性化因素和每项 指标

gppAAA基于BP神经网络的X频段功率分配器优化设计

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BP神经网络及简单示例

- BP神经网络及简单示例 - 第1页/共28页 - 神经网络浅尝 - 神经网络基础知识常用函数介绍案例——蠓虫分类

BP神经网络算法步骤

传统的BP算法简述  BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小

有监督和BP神经网络

- 基于神经元网络的智能控制 - 神经元网络的特点: - 1)非线性2)分布处理3)学习并行和自适应4)数据融合5)适用于多变量系统6)便于硬件实现