目录一、建模步骤二、模型应用(一)提取matlab模型程序对象方式(二) 提取模型的数学表达式三、老饼小故事：本文讲解一个BP神经网络的完整建模流程，具体例子见《一个BP的完整代码实现》。一、建模步骤一般来说建模会有6个必要步骤(1) 数据预处理：数据归一化 (2) 预留检验数据：一般随机选用20%数据留作模型检验，80%数据用于训练( 求解w,b)。 (3) 网络结构设置：设置网络隐层
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2023-06-07 12:37:35
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一、前言反向传播法其实是神经网络的基础了，但是很多人在学的时候总是会遇到一些问题，或者看到大篇的公式觉得好像很难就退缩了，其实不难，就是一个链式求导法则反复用。如果不想看公式，可以直接把数值带进去，实际的计算一下，体会一下这个过程之后再来推导公式，这样就会觉得很容易了。二、简单的神经网络说到神经网络，大家看到这个图应该不陌生： 这是典型的三层神经网络的基本构成，Layer L1是输入层，Layer
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2023-08-16 17:06:30
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Python_BP神经网络实现（向量化运算、鸢尾花分类测试）简介人工神经网络模型种类很多，其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。通过对Andrew Ng的深度学习课程的学习，本文总结其中浅层神经网络一章的知识点(本文重点不在于公式讲解，而是算法的简单实现，具体理论可看——深度学习工程师)。在此介绍和利用Python实现BP神经网络，BP神经网络是一种典型的前馈神经网
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2023-10-30 23:00:55
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引言本文基于BP神经网络对变压器的故障进行分类和诊断。变压器根据五种特征气体对应四种故障类型（高能放电、低能放电、过热和正常）。对已知类型的训练样本进行计算，构造BP神经网络，然后对测试样本进行分类。该方法的正确率达88%。 变压器是电力系统中分布广泛、造价昂贵、结构复杂的电气设备,担负着电能传送和电压转换的重任,其正常运行直接影响了整个电力系统的安全性和稳定性。对油浸式变压器来说,随着运行的持续
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2023-06-30 22:00:34
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该实现为《数据挖掘》课程的一次作业。数据在http://www.kaggle.com/网站上，所以数据为CSV格式。但BP神经网络算法为最一般的实现，所以有参考价值。close all %关闭打开的文件
clear %清除内存中的数据
echo on %显示执行的每一条命令
clc %清除命令行窗口
pause %敲任意键开始
%定义训练样本
%P为
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2023-08-07 22:00:49
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python对BP神经网络实现一、概念理解开始之前首先了解一下BP神经网络，BP的英文是back propagationd的意思，它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法。它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，期望使网络的实际输出值和期望输出值的误差和均方差为最小。基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。正向传播过程：输入信号——通过隐含层
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2023-10-12 18:59:39
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BP神经网络实战前段时间看了BP神经网络，并进行回归预测，下面从三种方法进行阐述。方法一、直接使用波斯顿房价预测案例进行简单修改，话不多说，源码如下：（代码备注很清晰，一看既懂）#读取数据
from sklearn.metrics import mean_squared_error #均方误差
from sklearn.metrics import mean_absolute_error #平方绝
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2023-08-04 14:29:07
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BP 神经网络中的 BP 为 Back Propagation 的简写，最早它是由Rumelhart、McCelland等科学家于 1986 年提出来的，Rumelhart 并在Nature 上发表了一篇非常著名的文章 《Learning representations by back-propagating errors》 。随着时代的迁移，BP神经网络理论不断的得到改进、更新，现在
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2023-06-30 22:01:30
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1 概述随着电力工业逐步进入市场化,区域配电网短期电力负荷预测在电力行业中地位越来越重要,精准的短期负荷预测方法对电力系统安全稳定的运行至关重要。因此,文章在综合分析实际负荷特征和BP神经网络原理的基础上,提出BP神经网络预测方法。2 运行结果 3 完整Matlab代码实现 %创建训练样本输入集
clc,clear
num=24;%对应24个特征
len=9;%有9行数据
da
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2023-06-06 21:47:49
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目录人工神经元模型网络结构及工作方式 bp神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是一种多层的前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。bp神经网络的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 以一个三层 BP 神经网络举例：人工神经元模型人工神经网络（NN）的基本单元的神经元
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2023-10-03 08:38:10
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1.项目背景BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和优良的多维函数映射能力，解决了简单感知器不能解决的异或(Exclusive OR，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络具有输入层、隐
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2023-09-18 16:50:50
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作者：解琛 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线 二、使用 BP 神经网络拟合多输入多输出曲线列表中的数据是某地区20年公路运量数据，其中属性 人口数量、机动车数量 和 公路面积 作为输入，属性 公路客运量 和 公路货运量 作为输出。请用神经网络拟合此多输入多输出曲线。年份人口数量/万人机动车数量/万辆公路面积/万平米公路客运量/万人公路货运量/万吨199020.550.60.09512
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2023-08-31 20:26:40
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如何建立bp神经网络预测 模型。建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数。已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[2015, 5128
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2023-07-29 11:48:42
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该篇论文的亮点 提出了名为incept的卷积神经网络结构 效果:ILSVRC-2014分类和检测任务巅峰加深和加宽了网络结构 更好地利用了网络结构内的计算资源，计算效率提升显著 基于赫布原则和多尺度观测相比VGG参数量减少12倍思考 如何提高深度神经网络的运行效果: 加深网络(增加层数) 加宽网络(增加一层内的卷积核数)由此带来的副作用:: 数据量不足时容易陷入局部最优解问题(过拟合) 增加了对计
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2023-09-09 08:08:50
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在这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image)。用 X 矩阵表示整个训练集，则 X 是一个 5000*400 （5000行 400列）的矩阵另
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2024-04-15 18:11:11
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文章目录前言一、简介二、BP神经网络的网络流程1.结构2.流程3.实例4.优缺点总结 前言BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。一、简介BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：是前向传播的，而误差是反向传播的。
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2023-08-14 19:34:27
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卷积神经网络一、卷积神经网络与BP网络（传统前馈神经网络）相比具有以下特点：（1）、采取局部连接（稀疏连接），减少了所需参数； （2）、可直接处理二维数据，故常被用于图片处理操作； （3）、具有三个基本层——卷积层、池化层、全连接层：卷积层CNN算法常用于图片处理，其中卷积层是通过多个卷积核对输入的图片像素矩阵进行局部连接，通过权值共享与卷积的方式进行图片的特征提取得到特征映射数据。（所以卷积核又
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2023-09-15 15:36:43
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一。概述BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传递中，输入信号从输入层经隐含层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出。二。BP神经网络的训练过程包含以下几个步骤：步骤一：网络初始化。根据输入输出序列确定网络输入层
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2023-10-03 11:14:28
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MATLAB BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合在实际工程应用中会遇到一些复杂的非线性系统，这些系统方程复杂，难以用数学方法建模。在这种情况下，可以使用BP神经网络表达这些非线性系统。该方法把位置系统看成是一个黑箱，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神经网络预测系统输出。 基于BP神经网络的非线性函数拟合
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2023-10-03 11:08:07
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什么是BP神经网络？。BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向
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2023-07-19 12:17:16
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