是人工神经网络中的bp算法,通过训练样本可以获得训练次数,以及权值修正
本文主要从速度方面介绍了神经网络BP算法的若干改进
由于水体对光的吸收和散射, 水下光电图像具有低信噪比、低对比度等特点, 导致目标难以识别, 限制了水下光电成像装备的实际应用和发展。为提高目标的探测精度和识别率, 提出包含一维并行卷积和子像素卷积的深
在某露天矿由于爆破参数与岩石特性不相符合,导致爆破效果不是太好,大块率高,留有根底,炸药单耗偏高,大块率高势必会导致二次破碎的费用偏高,还会对铲装运输等后续程序产生影响,这都直接影响着矿山的经济效益。
BP神经网络算法.txt
BP神经网络算法原理.
PID控制要取得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、和人分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系,这种关系还一定是简单的线性组合,从变化的非线性组合中可以找出最佳的。神经网络所具
神经网络bp算法,输入端可调,输出端固定为一个。
Java实现BP神经网络算法并演示绘制曲线,顺便写了一个基于神经网络的数字识别的小程序
任意选定一组自由权,通过对传递函数建立线性方程组,解得待求权。在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组,不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出,简化了运算步骤。没有采用
