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bp神经网络应用实例
bp神经网络
是有监督还是无监督
答:
bp神经网络
是有监督。
BP神经网络
是最基础的神经网络,其输出结果采用前向传播,误差采用反向(Back Propagation)传播方式进行。BP神经网络是有监督学习,不妨想象这么一个
应用
场景:输入数据是很多银行用户的年龄、职业、收入等,输出数据是该用户借钱后是否还贷。作为银行风控部门的负责人,你希望建立一个神经...
BP神经网络
方法
答:
在
BP网络
学习的过程中,先调整输出层与隐含层之间的连接权值,然后调整中间隐含层间的连接权值,最后调整隐含层与输入层之间的连接权值。实现BP网络训练学习程序流程,如图4-5所示(倪深海等,2000)。图4-5
BP神经网络
模型程序框图 若将水质评价中的评价标准作为样本输入,评价级别作为网络输出,BP网络通...
一文彻底搞懂
BP
算法:原理推导+数据演示+项目实战(上篇)
答:
图 1 所示是一个简单的三层(两个隐藏层,一个输出层)
神经网络
结构,假设我们使用这个神经网络来解决二分类问题,我们给这个网络一个输入样本 ,通过前向运算得到输出 。输出值 的值域为 ,例如 的值越接近0,代表该样本是"0"类的可能性越大,反之是"1"类的可能性大。为了便于理解后续的...
BP神经网络
(误差反传网络)
答:
神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。采用BP算法的多层前馈网络是目前
应用
最广泛的神经网络,称之为
BP神经网络
。它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。对于已知的模型空间和数据空间,我们知道某个模型和他对应的数据,但是无法写出它们之间的函数关系式,但是如果有大量...
基于MATLAB的
BP神经网络
设计预测滑坡灾害问题
答:
也就是我们实体的状况:2中车型,大车 小车。可以定为[1 0]T [0 1]T 样本大小车[车长 轴数 车高]形成的特征输入,控制大小车样本接近1:1.如上确定好了后,形成了3*5*2的
bp网络
。训练即可。参考如下
实例
:地震bp预测 http://wenku.baidu.com/view/856fa45f3b3567ec102d8a2d.html ...
BP神经网络
的非线性系统建模
答:
在工程
应用
中经常会遇到一些复杂的非线性系统(我们航空发动机就是典型的强非线性模型),这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模。在这种情况下,可以建立
BP神经网络
表达这些非线性系统。该方法把未知系统看成黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP...
BP神经网络
在地面沉降预测中的
应用
答:
BP神经网络
作为一个非线性系统,可用于逼近非线性映射关系,也可用于逼近一个极为复杂的函数关系,是解释和模拟地面沉降等高度复杂的非线性动力学系统问题的一种较好的方法。8.4.1.1 训练样本的确定 根据第4章的分析,影响研究区域地面沉降过程的变量包含着复杂的自然和人为因素,超采深层地下水是造成...
用MATLAB建立
bp神经网络
模型,求高手,在线等
答:
例子:利用
bp神经网络
模型建立z=sin(x+y)的模型并检验效果 第1步。随机生成200个采样点用于训练 x=unifrnd(-5,5,1,200);y=unifrnd(-5,5,1,200);z=sin(x+y);第2步。建立神经网络模型。其中参数一是输入数据的范围,参数二是各层神经元数量,参数三是各层传递函数类型。N=newff([-5 5;...
求助,
应用BP神经网络
逼近非线性函数
答:
也可使用改进的如加动量项、自适应学习率、引入陡度因子等方法。BP(Back Propagation)
神经网络
是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前
应用
最广泛的神经网络模型之一。
BP网络
能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述...
深入理解
BP神经网络
答:
对神经网络进行训练,我们应该尽量将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内。1. 定义一个
BP神经网络
的类,设置网络相关参数 2.
实例
化该神经网络,按下图被构建成一个输出3维,输出1维,带有3个隐藏层(每个隐藏层10个节点)的
BP网络
;(此处还可以随意扩展输入、输出维度和...
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