RPROP算法是一种用于神经网络的优化算法,其全称为"Resilient Propagation"。下面是一个简单的RPROP算法的例子,用于解决一个简单的线性回归问题。 假设我们有一个数据集,其中输入特征为X,目标输出为y。我们的目标是使用一个神经网络来拟合这个数据集,使得神经网络的输出能够尽可能接近真实的y值。 首先,我们需要构建一个...
算法的基础上9结合某地的实际测井资料9建立基于 RPROP 算法的 BP 网络岩性识别模型9进行岩性识别的应用研究O结果表明9应用 RPROP 算法进行测井资料岩性识别9 识别的准确率较高9与基本 BP 算法及其一些改进算法相比9训练速度快9具有很好的应用前景O 关键词! RPROP 算法 BP 神经网络测井资料岩性识别 中图分类号! P63...
练和诊断结果表明RPROP算法加快了网络的收敛 速度.减少了网络陷入局部极小点的可能性,同时具 有较高的诊断准确率 1 BP算法和RPROP算法原理 1.1 BP算法原理 BP网络是一种多层前馈神经网络.一般采用3 收稿日期:2010—12—03;修回日期:2011—11—13 基金项目:河南省杰出青年科学基金资助项目(074100510004) ...
用误差函数对网络权值的偏导 数的大小来调 整网 络 , 这是基本 BP 算法及其一些改进算法的 固有局 限性 。作者通过对 训练 BP 网络 的各种 算法的 对比 , 选择 RP ROP 算法来实现 BP 网络程序 , 并将其 应用于某地的测井资料岩性识别 , 效果较好 。 1 RPROP 算法 导致某个极小值点 E(t-1) w...
(大型网络的首选算法 - 模式识别)net.trainFcn = 'trainrp'; % RPROP(弹性bp)算法,内存需求最小 共轭梯度算法 net.trainFcn = 'traincgf'; % Fletcher-Reeves修正算法 net.trainFcn = 'traincgp'; % Polak-Ribiere修正算法,内存需求比Fletcher-Reeves修正算法略大 net.trainFcn = 'traincgb'; %...
练模式(batch—t r ai n i ng)下的R PR O P算法具体流程如F：第1步：初始化网络参数。对每个权重赋予初始变化值△(0)，设置 加速因子矿、减速凶子刁一、权重变化J：限△。。、变化下限△m i n。第2步：网络前向学习。依次输入所有学习模式，计算并保存各层误差 能量函数梯度。计算激励输出与期单输出...
2. RPROP算法在测井岩性识别中的应用 3. 我国蔬菜产业风险水平实证量化分析 4. 快速mass函数收敛算法 5. 基于改进BP算法的岩石宏细观参数轻量化分析方法 6. 从风险认知到风险数量化分类 7. AP1000核电厂厂外剂量风险定量化分析 8. 基于业务风险的内部控制执行成本量化分析 9. 定性量化分析法风险评估...
PCA-改进RPROP方法的BP算法在音乐信号分类中的应用
RPROP算法在电站锅炉对流受热面灰污监测与吹灰优化中的应用