本帖最后由 liyan1259 于 2015-12-4 09:37 编辑
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学习内容总结成五个小节,具体内容如下:0 I, j' @# g5 R# A. n. i3 q$ D
" o$ I$ C2 M6 t, q' c& s/ m* `9 J第一节内容:包括神经网络的基础知识,BP网络的特点,bp主要应用的场合,使用时应注意的问题。
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第二节内容:主要是阐述BP中几个容易混绕的概念和问题,包括什么是网络的泛化能力?过拟合是什么,怎么处理?学习速率有什么作用?神经网络的权值和阈值分别是个什么概念?用BP逼近非线性函数,如何提高训练精度?
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1 a0 {2 l4 n/ @/ X, x |" D第三节内容:主要阐述使用matlab实现,为了充分利用数据,得到最优的网络训练结果,在网络建立前,应该进行的基本数据处理问题,包括:BP神经网络matlab实现的基本步骤,数据归一化问题和方法,输入训练数据的乱序排法,以及分类方法,如何查看和保存训练的结果,每次结果不一样问题。
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* B3 B# |1 k: E5 M$ c第四节内容:bp神经网络进行交通预测的Matlab例子及源代码,bp神经网络进行交通预测的Matlab程序的优化(主要是按设置误差要求,寻找最优网络过程)
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第五节内容:bp神经网络处理蠓虫分类问题的matlab例子及源代码。6 H1 ?3 P, p6 i9 P
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不多说,先如主题,第一节,很基础,高手见谅。
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什么是BP神经网络? # d$ V) a2 k5 U
神经网络是由很多神经元组成的,首先我们看一下,什么是神经元 file:///C:/Users/ADMINI~1.USE/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image001.jpg
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; n! B/ t+ P2 V& D/ d0 Y2 U n上面这个图表示的就是一个神经元,我们不管其它书上说的那些什么树突,轴突的。我用个比较粗浅的解释,可能不太全面科学,但对初学者很容易理解:
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; y+ t2 o) S" F5 s7 D- x1、我们把输入信号看成你在matlab中需要输入的数据,输进去神经网络后
' K* O8 l. S" L6 I2、这些数据的每一个都会被乘个数,即权值w,然后这些东东与阀值b相加后求和得到u,
`2 u3 h0 W+ }1 }7 B4 U3、上面只是线性变化,为了达到能处理非线性的目的,u做了个变换,变换的规则和传输函数有关
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BP神经网络的matlab实现学习历程.doc
(338 KB, 下载次数: 20, 售价: 2 点体力)
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