程序 蜻蜓优化算法DA优化BP做多分类建模,同样可以用于二分类建模。 程序内注释详细直接替换数据就可以用。 可学习性强。 程序是matlab语言。 。 ID:3835678589749967
CUDA是应用较广的GPU通用计算模型,BP算法是目前应用最广泛的神经网络模型之一。提出了用CUDA模型并行化BP算法的方法。用该方法训练BP神经网络,训练开始前将数据传到GPU,训练开始后计算隐含层和输出层的输入输出和误差,更新权重和偏倚的过程都在GPU上实现。将该方法用于手写数字图片训练实验,与在四核CPU上的训练相比,加...
本文基于PCA-GA-BP神经网络算法对采集的风力涡轮机天气数据和对应的功率输出数据进行训练,再使用测试集数据进行测试,结果发现,使用PCA-GA-BP算法的短时风力涡轮机可以快速准确地预测输出功率。相比传统的BP、GA-BP、PSO-BP算法预测精度更高、预测时间...
探讨了数据挖掘数据技术的准备工作,由于神经网络方法的特殊性,数据准备更显得尤为重要.对标准的BP算法进行了研究,针对现有人工神经网络中BP算法效率较低,容易陷入局部极小等存在的问题,提出了一种改进的BP算法,并针对这种算法进行了"与"和"异或"问题中的分析测试.测试结果表明了改进的BP算法缩短了学习时间,提高了学习...
B.网络误差是由多层信号累积导致,BP算法将误差“分配”到各个层 C.从输出层开始,逐层调整自身权重 D.输出层得到误差信号之后,将该误差按照权重比例“反传”给上一层神经元 你可能感兴趣的试题 单项选择题 下列关于卷积神经网络的说法不正确的是()。
BP神经网络中隐藏层节点个数怎么确定最佳 1、神经网络算法隐含层的选取1.1构造法首先运用三种确定隐含层层数的方法得到三个隐含层层数,找到最小值和最大值,然后从最小值开始逐个验证模型预测误差,直到达到最大值。 最后选取模型误差最小的那个隐含层层数。该方法适用于双隐含层网络。1.2删除法单隐含层网络非线性映射...
－－误差反传（ErrorBackPropagation）算法的改进与BP网络设计 2021/7/1 1 基于BP算法的多层感知器的模型 ▪三层BP网络 o1 …ok …ol W1○Wk○Wl○ y1○ V1 ○ y2○…○○ ○yj…○ym Vm ○ ○ x1 x2…xi …xn-1 xn 输出层隐层输入层 2021/7/1 2 模型的数学表达 输入向量：X=(x1,x2,…...
BP算法通过在输入层和输出层之间逐层传播误差,并利用梯度下降的方法来调整权值,从而实现模型的训练。以下是BP算法的具体过程: 1. 初始化:设定网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量,并设置随机初始权值和阈值。同时设定学习率(learning rate)和最大迭代次数。 2.前向传播:将输入样本输入到网络中,...
分析了引起标准BP算法收敛速度慢的原因,以及传统改进方法的不足之处,探讨了解决的途径.为了提高BP算法的收敛速度,定义并引入了基量函数的概念,并将其运用到BP算法中,给出了一种高效的单位BP算法.仿真和实例结构均表明该算法能够较好地克服标准BP算法收敛速度慢的缺点,并可以达到很高的网络逼近精度.关键词: 神经网络...
研究了BP算法在交通流量预测中的应用.针对日益紧张的交通拥挤问题,利用梯度搜索技术,按照代价函数最小准则递归地求解网络权值,使得误差信号最小,提高了实际交通效益,实现交通畅通;仿真结果验证了该方法的有效性,合理性. 关键词: 算法 交通流量预测 DOI: 10.3969/j.issn.1673-9957.2009.24.017 被引量: 2 年份:...