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在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。6 I+ c4 ~2 W+ u' w7 f6 l& ^' } E
BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。在这里提供给大家几篇神经网络的文章。
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[ fly ]BP神经网络模型[/ fly ]+ R1 E& g4 W4 I3 U) [
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使用BP和RBF神经网络预测浙江的经济增长.pdf
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浅谈BP神经网络预测模型.pdf
(54.06 KB, 下载次数: 110, 售价: 1 点体力)
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" W+ m" ^; `3 w( V4 V- n
七个RBF神经网络的源程序.rar
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! U2 v+ i( O/ R" K% b: D
利用改进BP神经网络预测初产奶牛产奶量的方法.pdf
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5 A5 {9 l; o* w' V" Y' `
基于因子BP神经网络预测模型的胃溃疡发病率预测.pdf
(305.22 KB, 下载次数: 73, 售价: 1 点体力)
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* b7 I# d, E Z: I- h, w
基于灰色关联度BP神经网络预测煤层瓦斯含量.pdf
(165.33 KB, 下载次数: 68, 售价: 1 点体力)
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& ?9 P- C: m' x* w, j8 U. J; f/ n
基于灰色G_1_1_和小波神经网络的预测模型及应用.pdf
(995.25 KB, 下载次数: 100, 售价: 1 点体力)
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基于多因素的铁路货运量BP神经网络预测研究.pdf
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基于BP神经网络的预测模型.pdf
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2 j, g9 t* C$ D: p. D# P3 r q
灰色神经网络预测修正模型研究.pdf
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' U# R5 L) y+ y+ D# Q9 z! A4 X4 l" J/ d0 ^' a
关联分析在电力负荷灰色神经网络预测中的应用.pdf
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4 U) b) o, ^0 V$ b8 n
BP神经网络预测在城市可持续发展中的应用.pdf
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8 H G8 i) O8 R2 c( E
% T6 b3 @9 B5 P( O2 a2 O
BP神经网络预测算法的改进及应用.pdf
(226.2 KB, 下载次数: 74, 售价: 1 点体力)
/ d# i6 e [! y! p* R7 I
, S: ?7 Q1 {. u$ a' {
BP神经网络预测河流月径流量.pdf
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5 ^* W3 `& N5 f5 ~0 M9 t8 i8 s' G
BP神经网络预测方法的改进及其在隧道长期沉降预测中的应用.pdf
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7 l" t, g1 s* w; m$ l
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BP神经网络预测的MATLAB实现.pdf
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6 B0 L y+ ~$ H* L7 H6 B. I
1 [" D8 m& W8 J3 a |
zan
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狗仔卡
发表于 2012-8-22 21:52
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