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拓扑结构如上图:输入层(input),隐藏层(hide layer),输出层(output) BP网络的优势就是能学习和储存大量的输入输出的关系,而不用事先指出这种数学关系。那么它是如何学习的? BP利用处处可导的激活函数来描述该层输入与该层输出的关系,常用S型函数δ来当作激活函数。 我们现在开始有监督的BP神经网络学习算法: 1、...
本发明公开了一种基于LMBP神经网络温度补偿算法,包括以下步骤:包括以下步骤:S1、训练数据:设计高低两个类别的LMBP神经网络温度补偿算法,并进行训练;S2、样本数据预处理:进行数据处理,将预测值转换为对应的流量值;S3、网格参数设计:选定网络训练函数,并校正网络权值和阈;S4、确定隐含层节点个数N拟定为5‑14。本...
虽然标准BP神经网路具有很强的非线性、并行性等特点,但其也存在收敛速度慢、易陷入局部最优等局限性[3]。针对此不足,本文提出使用其优化算法中的LM算法设计分类器对信号进行分类识别。利用主成分分析提取信号特征值,运用MATLAB 2014B软件对其进行仿真试验,结果证明LM算法对比BP神经网络减少了训练时间,降低了误差,提高...
基于LMBP算法的油田用抽油杆悬点载荷预测
采用归一化最小均方误差准则的LM-BP算法 郝欢陈亮张翼鹏,解放军理工大学通信工程学院,江苏南京(210007) 摘要,传统神经网络通常以最小均方误差(LMS)或最小二乘,(LS)为收敛准则,而在自适应均衡等一些应用中,使用归一化最小均方误差(NLMS)准则可以使神经网络性能更加优越。本文在NLMS准则基础上,提出了一种以Levenberg-...
结果表明:经隐层单元优化的LM—BP 网络收敛速度快;2001--2010年年径流量预测结果的相对误差均小于20%,合格率为 100%。 关键词:Nguyen—Widrow初始化算法;黄金分割法;LM—BP算法;隐层优化;BP神经网络;径流预测 中图分类号:I:338 文献标志码:A doi:10.3969/j.issn.1000—1379.2015.06.007 BP神经网络是一种...
在讨论NAO模型逆运动学的求解问题以及BP神经网络基本原理的基础上,将LM训练方法运用到BP神经网络中。实验结果表明该方法具有可行性和有效性。 关键词:逆运动学; NAO; RoboCup; BP神经网络; LM算法 0引言 机器人逆运动学问题就是已知位姿求解关节角变量。在RoboCup 仿真3D比赛中,逆运动学求解占有重要地位,它直接...
人工神经网络(ANN)是复杂非线性科学和人工智能科学的前沿,其在水质评价方面的应用研究在国内外尚处于初创阶段.在详细分析LM算法的基础上,提出了基于LM算法的水质综合评价BP模型,并将该模型应用于实例进行效果检验.结果表明:LM—BP模型用于水质综合评价是可行的,与其它评价方法相比,评价结果更加客观,合理,而且网络训练速...
基于LMBP算法的液压油缸内泄漏故障诊断方法