其中j为阈值,wij为从神经元i到神经元j的连接权重因子,f( )为传递函数,或称激励函数。 BP神经网络概述 BP神经网络是一种2层或者3层以上的多层神经网络,按照有导师学习方式进行训练。当学习模式提供给神经网络后,神经元的激活值将从输入层经隐藏层向输出层传播,在输出层的各神经元输出对应于输入模式的网络响应。...
BRBP; 基于人力资源业务伙伴,神经网络。based （on）resource business partner。
利用红外测温方式, 获取了不同室温及运行状态下电路板中 21个元器件温度数据.将此 21个参数作为故障诊断 模型的初始输入变量,经过 MIV算法简约为 12个参数输入至 BRBP神经网络,进行故障评估 和诊断.结果表明:相对于传统的 BRBP神经网络,本文设计的基于 MIV和 BRBP神经网络模 型诊 断方法极大简化了数据训练的...
摘要 本发明公开了一种基于IACO‑BRBP神经网络的Koch雪花型超宽带逆向建模方法,主要步骤包括:1.获取实验数据,分为训练集和测试集。2.对传统的蚁群算法进行改进。3.运用改进后的蚁群算法训练BRBP正向模型,保存优化后的权值。4.保持权值不变,在建立好的IACO‑BRBP模型中输入电参量,实现逆向求解过程。5.计算...
贝叶斯-BP神经网络 1. For studying the inverse kinematics of an 8-DOF drilling robot,a Bayesian-BP neural network model is presented to solve the multi-joint redundant robot inverse kinematics in a continuous path. 仿真试验证明:构造的贝叶斯-BP神经网络模型可克服BP网络无反馈连接,易陷于局部最少及...
反向传播算法 反向传播算法(Back Propagation Algorithm)的定义:反向传播(Backpropagation,缩写为BP)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法(如梯度下降法)结合使用的,用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法,用来更新权值以最小化损失函数。下面以...
洛抽样法得到大规模风电场景集; 文献[6]采用反向传播( back propagation,BP) 神经网络对风电功率进行预测,进而生成风电出力的概率场景。此外,还有学者利用自回归滑动平均( auto-regressive and moving average,ARMA) 误差模型、非参数的概率预测等方法进行场景生成。场景生成的关键是保证生成的数据集能反映自身概率密度及...
摘要 针对变循环发动机非线性部件模型共同工作方程组求解时初值选取对收敛速度和精度的影响问题,提出一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法与Broyden拟牛顿法混合的求解思路。首先,对变循环发动机(VCE)进行变几何特性分析以及反向传播(BP)神经网络下的外涵道稳态特性分析基础上,建立反映变几何特性以及模式切换等全状态部件模型...
During the application of BP neural network, some techniques in statistics are adopted. The principal component analysis is used as the preprocessing to select and optimize the sample set. The regression and correlation analysis is used as one of the pos
本研究利用建立的训练数据集, 分别采用多元线性回归(MLR)、BP 神经网络(NN)和随机森林(RF) 3 种方法训练, 建立成都市夏季臭氧及冬季PM2.5污染潜势预报模型。 1) MLR 模型: 在数据预处理过程中, 针对类别型变量新建了大量的虚拟变量, 首先利用最优子集回归法进一步筛选变量, 基于马洛斯 Cp 准则、贝叶斯信息量...