本帖最后由 liyan1259 于 2015-12-4 09:37 编辑
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% F. f3 Q8 g( @7 I/ t# y" N学习内容总结成五个小节，具体内容如下：
, l* L& } Q3 @; D7 m$ ~$ V m7 k4 n* a) a4 z) A* h
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。
' K" d/ [ V S1 j" c$ d8 O: H! S$ b% n( d. q
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？3 X) |9 j) b7 y1 N
+ u8 u6 J2 ^ s& }. ?' J
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。5 {2 ?6 `4 L( g& _5 g0 g1 Q
- [1 S: v2 @+ W1 [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）
& v" Y. {+ x6 M0 G! N
0 L5 M5 O' j9 w) p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。/ w% i4 Y g- R$ @! ]
# w+ ^2 y* f: V, R不多说，先如主题，第一节，很基础，高手见谅。
" b$ L& a( W9 r* Q) T# l( q! W+ H- J, F5 z! E. u
什么是BP神经网络？
7 w; c/ k' x$ j C9 z: @+ v0 B% z( z8 ]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
5 ?4 g; X% l# O7 t/ h
3 F1 ?8 e- i! d& E h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：
8 N+ U' W$ A$ X% z8 _. M" g4 e# r. ^& D% E) M
1、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7 z( }) j8 w) _6 X" p/ x
2、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，5 x# D- G q8 A9 [
3、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$ a3 i0 q! y5 |: o5 M/ r
7 `. _7 G2 u; `; O. N4 q
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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6 t3 }0 w6 `! ` f' x
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发表于 2015-12-4 09:35
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