bp神经网络改进算法 一.使用说明 该程序有五个主要菜单项: A.数据读入 (从已有数据文件中数据,包括网络结构,权值,学习率,样本等) B.新建数据 (建立新的数据文件) C.学习 D.测试 E.误差显示 操作过程: 1.使用已有的数据: A -> C -> D,E; (已有XOR.TXT, AND.TXT, OR.TXT) 2.新建数据文件: B -> A -> C -> D,E; 举例:求XOR问题数据文件的建立(菜单[B]的使用) 对话框(1) 输入层单元个数:2 (TAB键切换) 隐层单元个数:2 输出层单元个数:1 学习率:0.5 模式个数:4 ("输入"键) 对话框(2 -1) 第1个模式的输入值: (TAB键切换) 注意:0 (空格) 0 第1个模式的目标值: 0 ("输入"键) 对话框(2 - 2) 第2个模式的输入值: (TAB键切换) 0 (空格) 1 第2个模式的目标值: 1 ("输入"键) 对话框(2 - 3) 第3个模式的输入值: (TAB键切换) 1 (空格) 0 第3个模式的目标值: 1 ("输入"键) 对话框(2 - 4) 第4个模式的输入值: (TAB键切换) 1 (空格) 1 第4个模式的目标值: 0 ("输入"键) 二.程序说明 程序实现的是二层BP网络,通过从文件中读入数据来构建网络,同时读入对应的样本进行学习,测试. ε=0.09 变量为max_error_tollerance; forward_pass()向前计算输出值; backward_pass()向后调整权值;

BP人工神经网络，消除样本顺序影响 通过对试验结果的分析会发现，BP网络接受样本的顺序会对训练结果有较大的影响，基本算法比较 “偏爱”较后出现的样本，因此，改进算法为对整个样本集的训练，用“总效果”去实施对权矩阵的修改 ，这就能比较好的解决因样本顺序引起的精度问题和训练的抖动。改进后的算法

介绍了标准BP算法及其优缺点，并针对其存在的缺陷，从各个不同的方面对BP算法提出了改进，并对各种改进方法的原理及优缺点作了详尽的分析，从而使BP神经网络更广泛地应用于各个领域．

首先讲一下这次专题的选题背景 然后简要的介绍一下人工神经网络中的一些重要概念 了解了这些基本概念后 我们就更好的学习BP算法 最后，我们选择一个煤矿井下预测瓦斯浓度的实例掌握简单的BP神经网络算法在matlab中实现。

BP神经网络算法 实现历史数据的样本训练 并对未来数据做出合理预测的案例

BP神经网络算法的改进及在MATLAB中的实现

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 import math import random import string random.seed(0) # 生成区间[a, b)内的随机数 def rand(a, b): return (b-a)*random.random() + a # 生成大小

随着社会的发展，手写体数字识别得到了日益广泛的应用，因此有大量的手写体数字文档整理、查询、统计的工作需要完成,而手写体数字文档识别系统可以轻而易举地完成很多以前难以想象的工作。本系统所设计的手写体数字识别系统包括输入图片、归一化、特征提取、识别等部分,本文所用到的手写体数字样本都是在Windows自带的画图板中手写输入获得的。首先采用MATLAB的imread.m函数读取手写体数字图像,因为字母图像还没有达到提取特征和输入识别的要求,本文中采用自定义的归一化算法进行图像预处理,将灰度化、二值话图像归一化处理,再用逐像素特征提取法提取数字特征。预处理后将提取到的数字特征进行编码作为神经网络的输入

Bp神经网络算法(VC++实现)，包含main函数和BpNet类的控制台程序，带有详细的注释。

此例可采用BP神经网络算法用于设备故障类型的模式识别程序。 本次为变压器故障（均为低压测故障）类型的识别。