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：
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9 U: n% [; D; Q6 y/ T9 J% N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。, e1 \$ T! f$ u* N" L9 _, Y6 _. D
0 B+ b/ X4 y9 W6 B) |5 v1 K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？
' T$ C1 [- u& a! n' p% p' w' Y% b
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。) R8 W6 |5 ~; ]1 ~. P4 n
. F) d/ \+ j' z8 l( ^" g, ^5 ~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）1 m6 _3 X; I) x3 O
: O5 g% S, ~! H( [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。; | Y4 i8 u) C+ `
& Y! t( o) E! x6 k b( @不多说，先如主题，第一节，很基础，高手见谅。' M+ b/ r k+ Q" H
9 P8 p. x1 c3 f# f- Q5 j什么是BP神经网络？
) L9 A8 M, ~5 }) B( x$ T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
. @) ?* `& a% d% d+ a0 D& V, l# g0 Z# t, `+ Y* J1 i
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：2 H i& m3 R- Q) o5 Q" j- q+ S3 |
; R2 b9 J" b' A6 k% C; V) N3 K0 o1、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1 A$ C& t2 ]. E# G/ E
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，
" I6 H1 d, X, G9 i. w1 Y+ Z3、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
) ^* k" m5 S. g& v- Y- y! f# e/ U3 X
' t) `! N$ u& f" x
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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发表于 2015-12-4 09:35
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