本网络采用含有一个隐含层的BP神经网络,隐含层后面接一个sigmoid函数,输出层后面也接一个sigmoid函数。下面贴出代码进行分享。首先这个网络是最最传统的BP网络,同时batch_size为1,这段代码后面会贴一段改进后的代码,可以设置batch_size。 #coding=utf-8 import numpy as np import os from tensorflow.examples.tuto...
多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)也叫人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),除了输入输出层,它中间可以有多个隐层。最简单的MLP需要有一层隐层,即输入层、隐层和输出层才能称为一个简单的神经网络。通俗而言,神经网络是仿生物神经网络而来的一种技术,通过连接多个特征值,经过线性和非线性的组合,最终...
1.2 LM-BP人工神经网络 LM算法收敛速度快,在系统运算中,忽略二阶以上的导数项,转化为线性二乘问题,因此,具备提高BP神经网络模型的运行效率,增加容错率,有效提升岩石可钻性分析的预测精准率。 BP神经网络具有良好的自适应性,自组织性,及很强的学习、联想、...
BP神经网络是一种有监督的学习算法,它的特点是同一层内的神经元不连接,在整个信号传递过程中不存在任何信号反馈;输入层用于信号分配和传递,不具备运算功能;隐含层和输出层的神经元具有运算功能,可输出最终运算结果。BP神经网络的学习过程有正向与反向两个过程,在正向传播过程中,输入信息从输入层经过隐含层传向输出层...
本文基于改进的BP神经网络Levenberg Marquardt(LM)算法原理,经过训练,对TiO2光催化同时脱硫脱硝效率进行了预测研究。在最佳实验条件下,使用三层BP神经网络及L-M算法,预测了不同SO2和NOX浓度的光催化脱除效率。将预测结果和实验结果及其他BP算法进行了比较。结果表明,该算法稳定、快捷,预测准确,明显快于其他算法。
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...
建立BP神经网络， 12个隐层神经元，4个输出神经元 tranferFcn属性 'logsig' 隐层采用Sigmoid传输函数 tranferFcn属性 'logsig' 输出层采用Sigmoid传输函数 trainFcn属性 'traingdx' 自适应调整学习速率附加动量因子梯度下降反向传播算法训练函数 learn属性 'learngdm' 附加动量因子的梯度下降学习函数 net....
评价IM-BP神经网络模型优化酶催化台成维生素c酯化物条件效果。方法 使用IevenbergMar— quardt改进BP算法计算了酶催化合成维生素(’乳酸酯实验数据,通过IMBPANN模型关联预测酶量、温度、底 物浓度、反应时间因素对维生素c乳酸酯产率的影响.并且将计算结果与标;住多元回归方法比较。结果 ...
LM-BP神经网络在遥感影像分类中的应用研究
本文在保证计算精度的基础上,尽量减少输入信息的冗余性,结合太阳能资源评估要求,选择天文辐射量、日照时数等5个气象因子作为输入层,利用 LM_BP 神经网络模型来计算月太阳总辐射量。2 传统太阳总辐射量计算模型根据《太阳能资源评估方法》(QX/T 89-2008)[4] ,对于无太阳辐射观测的地点,通过气候学原理,选择最近的...