本帖最后由 liyan1259 于 2015-12-4 09:37 编辑 " }2 r+ z: G, d/ G
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: b) E8 s5 [ ?3 c, Q学习内容总结成五个小节，具体内容如下：
. Q- @( n+ ~/ H( E1 }; y. [, z2 K4 f3 b* y! N: k$ @% u
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。$ o2 Y. ]+ y1 z+ ?5 U
. A9 \1 X, O! b) P6 Z' ?% F6 f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？
0 g3 Y, L6 L/ C- f. N8 l. |& Y$ k6 i3 q, i1 H$ F" ]
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。
. b4 `0 ^, ]0 R6 B" Q8 \7 ?4 g5 [: q* B1 A5 i, b% \" s
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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- h4 O9 Y! N5 N$ ?( Z9 X1 Q/ ]6 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。
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! s6 b3 y0 o. c不多说，先如主题，第一节，很基础，高手见谅。3 F* c6 d$ t% o- r5 G7 k
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什么是BP神经网络？
* F) f! l8 Y2 Y% y( v- Q3 V+ d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 1 e4 _% v" x: n1 I8 N
/ W- D7 _: G+ _% I; p" s0 V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：3 l: @$ G5 A, {9 Q9 ?+ s& Y- k# F
) r8 ~9 i1 c( ~! Z# P
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4 ]; V# E3 Q! G, c% a
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，7 ?3 }3 }( {! a+ d9 D, i+ W
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
, U$ d: R5 c# C9 R
& ~' n8 l3 Z' T! \0 ]
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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