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BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。1）正向传播：输入样本－>输入层－>各隐层（处理）－>输出层
注1：若输出层实际输出与期望输出（教师信号）不符，则转入2）（误差反向传播过程）
2）误差反向传播：输出误差（某种形式）－>隐层（逐层）－>输入层
其主要目的是通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值（其过程，是一个权值调整的过程）。
注2：权值调整的过程，也就是网络的学习训练过程（学习也就是这么的由来，权值调整）。
具体的公式和推导请参阅相关教材，这里很难表述公式。 参考技术A 就是用一组非线性的表达式逼近数据
用matlab算bp神经网络的具体算法？
BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数，学习算法一般采用最小梯度下降法；下面是具体的程序例子：例1采用动量梯度下降算法训练BP网络。训练样本定义如下：输入矢量为p=[-1-231-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解：本例的MATLAB程序... 查看详情
bp算法在人工神经网络中的作用是啥？
BP（BackPropagation）算法是一种常用的人工神经网络训练算法，是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。在人工神经网络中，BP算法的作用是帮助神经网络对输入的数据进行学习，并通过学习来调整神经网络的权值，以使得神... 查看详情
关于bp神经网络matlab程序
...atlabR2008,一列代表一个样本。其他版本的不知道2，matlab中神经网络工具箱就已经很方便了，调用函数和修改参数就可以用了。3，net_1.trainParam.lr代表学习速率，net_1.trainParam.mc则是动量系数。至于参数的确定，要看具体情况。参考... 查看详情
matlab基于多层前馈网络bp神经网络实现多分类预测（excel可直接替换数据）
【Matlab】基于多层前馈网络BP神经网络实现多分类预测（Excel可直接替换数据）1.算法简介1.1算法原理1.2算法流程2.测试数据集3.替换数据4.混淆矩阵5.对比结果6.代码及注释1.算法简介1.1算法原理多层网络的学习能力比单层感知器增... 查看详情
浅析神经网络中一点优化知识
在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP训练算法.通过BP算法，我们可以不断的训练网络，最终使得http://hz.chinamaofa.com/huxu/12996.html网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练... 查看详情
bp神经网络基于matlab拟合正弦曲线
...网络提出了一种误差反向传播算法，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络可以学习和存储大量输入-输出模式映射关系，如果没有事先表明描述的映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，反向传播通... 查看详情
matlab神经网络训练结果各参数解释
最上面的图形显示的是神经网络的结构图，可知有2个隐层第二部分显示的是训练算法，这里为学习率自适应的梯度下降BP算法；误差指标为MSE第三部分显示训练进度：Epoch：训练次数；在其右边显示的是最大的训练次数，可... 查看详情
详细matlab中bp神经网络算法的实现
MATLAB中BP神经网络算法的实现BP神经网络算法提供了一种普遍并且实用的方法从样例中学习值为实数、离散值或者向量的函数，这里就简单介绍一下如何用MATLAB编程实现该算法。具体步骤 这里以一个普遍实用的简单案例为例... 查看详情
基于matlab的bp神经网络设计预测滑坡灾害问题
本人准备使用BP神经网络做地质灾害滑坡预测，现在收集到了100组滑坡数据（坡体都是已经产生滑动了），要预测40组坡体是否会滑坡。我现在设计个BP预测的网络，但是我发现，我野外收集100组数据都是已经滑坡，去预测40组还... 查看详情
优化预测基于matlab蝙蝠算法优化bp神经网络预测含matlab源码1379期
一、BP神经网络简介1BP神经网络概述BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科研小组提出，参见他们发表在Nature上的论文Learningrepresentationsbyback-propagatingerrors。BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前... 查看详情
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matlab基于bp神经网络的预测算法(代码片段)
...、咨询、答疑2、内容说明略3、仿真分析%%该代码为基于BP神经网络的预测算法%%清空环境变量clcclearcloseall%%训练数据预测数据提取及归一化%下载输入输出数据input=xlsread('数据训练1.xlsx','sheet1');output=xlsread(' 查看详情
bp神经网络算法在matlab中的实现
...分析预测希望大神提供一些已实现的代码重谢加Q308825462BP神经网络是最基本、最常用的神经网络，Matlab有专用函数来建立、训练它，主要就是newff()、train()、sim()这三个函数，当然其他如归一化函数mapminmax()、其他net的参数设定（... 查看详情
bp回归预测基于matlab文化算法优化bp神经网络数据回归预测含matlab源码2124期
一、文化算法及BP神经网络简介1文化粒子群算法原理本文提出的文化粒子群算法采用文化算法的双层演化结构。[4]算法包含两个进化空间,一个是由具体个体组成的群体空间;另一个是由在进化过程中获取的经验和知识组成的信念... 查看详情
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bp神经网络
BP神经网络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。BP神经网络的网络结构：通常有n个输入，m个输出，中间有若干个隐藏层，具体如下图所示： BP神经网... 查看详情
在看了案例二中的bp神经网络训练及预测代码后，我开始不明白bp神经网络究竟能做啥了。。。程序最后得到
在看了BP神经网络训练及预测代码后，我开始不明白BP神经网络究竟能做什么了。。。程序最后得到的结果好像就是预测输出值与实际输出值之间的误差吧，但是在应用中，实际输出值应该是没法作为已知条件出现的，只有给控... 查看详情
用matlab做bp神经网络的预测，训练的挺好。但是预测误差很大，是啥原因，怎么解决啊
我的数据是递增的，预测数据比训练数据大些。1.训练样本有可能不够多。2.样本不具有代表性，不具有特征性3.网络模型设计有问题，需要TryErrorandTry4.可以使用Trainbr（贝叶斯正则化训练函数），这个函数对网络的泛化能力比较... 查看详情