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          畢業論文標題:

          BP神經網絡的應用舉例及編程實現

           本文ID:LWGSW12009 價格:收費積分/100
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          本站會員可自行下載:下載地址 BP神經網絡的應用舉例及編程實現 (收費:11800 積分)  

          信息計算科學論文編號:XXLW042 論文字數:11063,頁數:29

          目  錄
          摘 要 I
          Abstract II
          前  言 1
          第一章  緒論 2
           1.1  人工神經網絡的基本特征及其功能 2
          1.1.1  神經網絡的基本特征 2
          1.1.2  神經網絡的基本功能 3
           1.2  神經網絡的應用領域 4
          第二章  BP神經網絡 5
           2.1  BP神經網絡模型及其學習算法 5
          2.1.1  BP網絡的模型 5
          2.1.2  BP網絡的學習算法 6
           2.2  BP神經網絡設計的一般原則 7
          2.2.1  BP網絡參數設計 7
          2.2.2  BP網絡結構參數設計 8
          第三章  BP神經網絡在本科專家評估中的應用 9
           3.1  指標的量化 9
           3.2  網絡結構 9
           3.3  樣本的選取 9
           3.4  編程實現 10
          第四章  電路故障診斷實例 13
           4.1  問題描述 13
           4.2  網絡結構 13
           4.3  樣本的選取 14
           4.4  MATLAB編程實現和結論 14
          第五章  BP神經網絡在蟲情預測中的應用 18
           5.1  影響蟲情的因素 18
           5.2  網絡結構的設置 18
           5.3  數據的選取 18
           5.4  對數據訓練及預測 19
          第六章  總結 23
          致  謝 24
          參考文獻 25

          摘 要

           神經網絡有著廣泛的實用背景,無論是在信息處理、自動化、工程還是經濟、醫學領域。人工神經網絡是一種旨在模仿人腦結構及其功能的信息處理系統。它具有人腦的部分特征和功能。BP算法作為神經網絡的一個重要算法,在預測問題方面起到特殊的作用。BP網絡是基于誤差反傳的多層感知器。其基本思想是:首先通過信號的正向傳播得到誤差,然后把誤差反傳給各層的所有單元。各單元根據誤差信號來修改權值。上述過程一直重復進行,一直到誤差減少到可以接受的地步。本文就神經網絡基本原理和BP算法進行了描述,并實現了BP算法在本科教學評估,電路故障檢測及蟲情預測中的舉例應用,運用MATLAB軟件對這三個問題加以編程實現。
            
          關鍵詞:神經網絡  BP算法  Matlab軟件  具體應用

          Abstract
           Neural network has a wide range of practical background, wherever information processing, automation, engineering or economy, medical, we will encounter. It is a information processing systems which is designed to mimic the structure and function of human brain. It has some features and functions  of human brain. BP, which is one of the important algorithm of neural network, plays a special roal in prediction. BP is a multi-layer perceptron, which is based on back-propagation. The basic idea is that: first of all, getting the errors through forward-propagation of  input signal, Then, propagating the errors back to units of every layer. At last revising the weight of units according to the error signals. The above process will be repeated until the errors reduced to an acceptable level. The paper is mainly about the basic principles of neural network and BP network, and achieves three specific applications of BP network, solve these problems through programming by using MATLAB.

          Keywords: neural network; BP network; the Matlab; Specific application


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