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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、...
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-...
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...
基于LMBP算法的油田用抽油杆悬点载荷预测
LM-BP算法在径流预测中的应用.pdf,第 37卷第6期 人民黄河 Vo1.37.No.6 2015年 6月 YELLOW RIVER Jun.,2015 【水文泥沙 】 LM—BP算法在径流预测中的应用 李婕好 ,陈志军,闫学勤 (新疆大学 电气工程学院,新疆 乌鲁木齐830047) 摘要:为改善常规BP神经网络的性能
,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 Full-Text Cite this paper Add to My Lib Abstract: ?为改善常规bp神经网络的性能,根据nguyen-widrow初始化规则对网络层的权值和阈值进行了初始化,利用黄金分割法对隐层节点数所在区间进行了寻优,并采用levenberg-marquardt优化...
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LM-BP算法的成熟林资产评估模型
摘要 为改善常规BP神经网络的性 能,根据Nguyen-Widrow初始化规则对网络层的权值和阈值进行了初始化,利用黄金分割法对隐层节点数所在区间进行了寻优,并采用 Levenberg-Marquardt优化算法改进了BP神经网络模型,然后... 关键词 Nguyen-Widrow初始化算法;黄...