BP神經網絡及matlab實現
本文主要內容包括： (1) 介紹神經網絡基本原理，(2) AForge.NET實現前向神經網絡的方法，(3) Matlab實現前向神經網絡的方法 。 第0節、引例 本文以Fisher的Iris數據集作為神經網絡程序的測試數據集。Iris數據集可以在http ...
原文：BP神經網絡人口預測程序（matlab實現）
自己測試人口預測的matlab實現： x 該腳本用來做NAR神經網絡預測lag 自回歸階數iinput x x為原始序列 行向量 n length iinput 准備輸入和輸出數據inputs zeros lag,n lag for i :n lag inputs :,i iinput i:i lag endtargets x lag :end 創建網絡hiddenLayerSize 隱藏層神經 ...
2017-06-13 19:27 2 35697 推薦指數：
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BP神經網絡（原理及MATLAB實現）
人工神經網絡概述： 人工神經元模型： 神經網絡的分類： 按照連接方式，可以分為：前向神經網絡 vs. 反饋（遞歸）神經網絡； 按照學習方式，可以分為：有導師學習神經網絡 vs. 無導師學習神經網絡； 按照實現功能，可以分為：擬合（回歸）神經網絡 vs. 分類神經網絡 ...
BP神經網絡算法及Matlab實現
1. 算法原理 1.1 概述 人工神經網絡無需事先確定輸入輸出之間映射關系的數學方程，僅通過自身的訓練，學習某種規則，在給定輸入值時得到最接近期望輸出值的結果。作為一種智能信息處理系統，人工神經網絡實現其功能的核心是算法。BP神經網絡是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡 ...
基於matlab實現BP算法的神經網絡
本文是學習B站老哥數學建模課程之后的一點筆記。 BP（back propagation）算法神經網絡的簡單原理 BP神經網絡是一種采用BP學習算法（按照誤差逆向傳播訓練）的多層前饋神經網絡，是應用最廣泛的神經網絡。 神經網絡基本結構如下： 共分為三層，可以理解為一組輸入 ...
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1、BP神經網絡簡介：其可以稱為“萬能的模型+誤差修正函數”，每次根據訓練得到的結果和預想結果進行誤差分析，進而修改權值和閾值，一步一步得到能輸出和預想結果一致的模型。 其是由輸入層、隱藏層和輸出層組成，對給懂的訓練集進行訓練，從而能夠依據現有變量對需要的值進行預測。 具體過程可以見博客 ...
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