bp神经网络算法
金融界2024年4月11日消息，据国家知识产权局公告，上海电气集团股份有限公司取得一项名为“一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法“的专利，授权公告号CN111291518B，申请日期为2020年1月。
专利摘要显示，本发明公开了一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法，包括如下步骤：S1：基于遗传算法对BP神经网络优化网络结构、网络初始权值与阈值；S2：训练BP神经网络，计算模型误差；S3：更新网络权值与阈值；S4：判断是否满足模型精度，若是，计算状态变量的平均影响值MIV，作为相关性评价指标；S5：将破碎机的状态变量作为输入变量，破碎机刀具的磨损程度作为输出变量，确定输入变量对输出变量的正负相关性及影响大小，根据筛选出的指标参数判断破碎机刀具的磨损程度。本发明的一种基于BP神经网络的破碎机刀具磨损程度判断方法操作简便、缩短了检测的时间、提高了检测精度。
本文源自金融界
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汪迹牲2275求BP神经网络的MATLAB算法 -
闾邢恒15547995420 ______ 以常用的三层BP为例:net=newff(P,T,{m},{'tansig'},'trainlm');//用newff建立新的网络net,P为样本输入,T为目标输出,m为隐层的神经元数目,tansig为隐层到输出层的传输函数,如果是多隐层则要给出每层的输出函数,trainlm为训练函数net....
汪迹牲2275用Matlab算BP神经网络的具体算法? -
闾邢恒15547995420 ______ BP神经网络的传递函数一般采用sigmiod函数,学习算法一般采用最小梯度下降法;下面是具体的程序例子:例1 采用动量梯度下降算法训练 BP 网络.训练样本定义如下:输入矢量为 p =[-1 -2 3 1 -1 1 5 -3] 目标矢量为 t = [-1 -1 1 1] 解:本例的 ...
汪迹牲2275BP算法、BP神经网络、遗传算法、神经网络这四者之间的关系是什么?完全不懂,解答越简明扼要越好 -
闾邢恒15547995420 ______[答案] 这四个都属于人工智能算法的范畴.其中BP算法、BP神经网络和神经网络属于神经网络这个大类.遗传算法为进化算法这个大类.神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,...
汪迹牲2275如何编写预测人口预测的bp神经网络的程序
闾邢恒15547995420 ______ 这个比较简单: 就要看你要用前多少年作为预测,如果你要用5年作为一个周期的话,要预测x6,就要把x1,x2,x3,x4,x5前五年的数据作为神经网络的输入,这样就得到一组输入(x1,....x5)和对应的的输出x6,x6预测正确后,再构造第二组输入(x2,....x6)和对应的输出x7,如果训练数据20个,则应该构造15组输入和输出对对神经网络进行训练.然后可以用后面的几个数据进行预测. 根据上面的这个模型可以构造BP网络结构为:5*H*1,H为隐层,可以根据启发式规则确定,如:H=5 1=6等. 具体程序网上很多,下载下来看看就行.
汪迹牲2275bp神经网络算法迭代一次是所有样本都算一遍吗 -
闾邢恒15547995420 ______ 是的,全部样本都要算一遍.按照顺序依次抽取样本,代入BP算法,调整权值.也有部分算法是按随机方式,每次样本进来的顺序都不同,但仍然是所有样本都要参与. 唯一可能有点区别的是,标准BP算法中,每输入一个样本,都要回传误差并调整权值,这种对每个样本轮训的方法称为“单样本训练”.由于单样本训练遵循的是只顾眼前的“本位主义”原则,只针对每个样本产生的误差进行调整,难免顾此失彼,使训练次数增加,导致收敛速度过慢.因此,有另外一种方法,就是在所有样本输入之后,计算网络的总误差,再根据总误差调整权值,这种累积误差的批处理方式称为“批训练”或“周期训练”.在样本数较多时,批训练比单样本训练的收敛速度更快.
汪迹牲2275bp神经网络的实现办法? -
闾邢恒15547995420 ______ 使干预审办法,不在现场,看见神经网络,并不在现场录下神经网络来.
汪迹牲2275matlab bp神经网络 -
闾邢恒15547995420 ______ P= [P,P_1]; end end T = P;% 神经网络输入与输出采用同一矩阵...net= train(net,P,T); 很可能是这里,输入输出采取相同的量,但是输出需要转置一下.
汪迹牲2275BP算法微调 -
闾邢恒15547995420 ______ 这四个都属于人工智能算法的范畴.其中BP算法、BP神经网络和神经网络 属于神经网络这个大类.遗传算法为进化算法这个大类. 神经网络模拟人类大脑神经计算过程,可以实现高度非线性的预测和计算,主要用于非线性拟合,识别,特点...