有哪些信誉好的足球投注网站- 1、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。。
- 2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 3、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
查看更多
电气工程与自动化学院 系统建模与仿真 主 讲 人 ： 江 灏 人工神经网络 1 人工神经网络概述 2 人工神经网络基本原理 3 BP神经网络基本原理 4 BP神经网络应用实例 人工神经网络 1 人工神经网络概述 2 人工神经网络基本原理 3 BP神经网络基本原理 4 BP神经网络应用实例 BP神经网络基本原理 3 3.1 什么是BP神经网络 单层感知机：模型中的激活函数多采用符号函数，因此输出值为二值量， 主要用于简单模式分类。 多层感知机 ：模型通过感知器的组合以及采用S型激活函数 ，可输出值 为0-1之间的连续值，可实现输入到输出的任意非线性映射。 定理 ：只要隐藏层神经元的个数充分多，且神经元激活函数为非 线性函数的多层神经网络可逼近任何函数。 BP神经网络=多层感知机+误差反向传播（Back Propagation ）学习（训练）算法 即模型训练或者说连接权重的调整采用反向传播(Back Propagation)学习算法 BP神经网络基本原理 3 3.2 误差反向传播学习算法 p学习的过程： 神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使 网络的输出不断地接近期望的输出。 p学习的本质： 对各连接权值的动态调整 p学习规则（算法）： 权值调整规则，即在学习过程中网络中各神经元的连接权变化所 依据的一定的调整规则。 BP神经网络基本原理 3 3.2 误差反向传播学习算法 pBP学习算法类型： 监督学习——已知样本数据及其期望值（ 标签值） pBP学习算法核心思想： 将输出误差以某种形式通过隐藏层向输入层逐层反传，将误差分摊给各 层的所有神经元，修正各神经元权值 p学习过程： 信号正向传播à误差反向传播 BP神经网络基本原理 3 3.2 误差反向传播学习算法 p BP学习算法步骤： 1. 正向传播： 输入样本－－－输入层－－－各隐层－－－输出层 2. 判断是否转入反向传播阶段： 若输出层的实际输出与期望的输出不符 3. 误差反传 误差以某种形式在各层表示－－－－修正各层单元的权值 4. 终止条件 网络输出的误差减少到可接受的程度进行到预先设定的学习次 数为止 BP神经网络基本原理 3 3.2 误差反向传播学习算法 n 网络结构（三层结构） 输入层有n个输入信号，隐含层有p个神经元, 输出层有q个神经元 输入层 隐含层 输出层 期望输出 - - - BP神经网络基本原理 3 3.2 误差反向传播学习算法 输入层 隐含层 输出层 期望输出 -
- 论文、工程建模、有限元仿真、实验检测 + 关注
-
实名认证服务提供商
高校课程论文、函授、自考本、大专、本科论文，指导。 CAD、SOLIIWORKS工程建模。 ABAQUS、ROMAX有限元仿真模拟。（可进行工作站仿真模型跑数据）金相显微镜观测、红外显微镜观测、残余应力检测、轴承疲劳寿命实验、MTM摩擦磨损实验等检测和试验。 本人发表多篇SCI、EI、中文核心论文，授权多项专利。
文档评论（0）