1、基于动力特性参数的桥梁结构损伤诊断长期以来，基于动力特性的结构故障诊断方法一直是国际学术界和工程界关注的热点问题，但至今仍缺乏有效的解决方案。这些研究工作大致可以分为：基于模态模型的解析法和基于神经网络技术的非线...

BP（BackPropagation）算法是一种常用的人工神经网络训练算法，是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。在人工神经网络中，BP算法的作用是帮助神经网络对输入的数据进行学习，并通过学习来调整神经网络的权值，以使得神经网络能...

神经元按一定方式连接起来就构成了一个能处理复杂信息的神经网络。采用BP算法的多层前馈网络是目前应用最广泛的神经网络，称之为BP神经网络。它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。对于已知的模型空间和数据空间，我们...

基于遗传算法的BP神经网络的应用---非线性函数拟合摘要人工神经网络在诸多领域得到应用如信息工程、自动控制、电子技术、目标识别、数学建模、图像处理等领域，并且随着神经网络算啊发的不断改进以及其他新算法的结合，使其应用的...

【热心相助】您好！BP神经网络在土木工程中的应用很多。1.BP神经网络在岩土工程中优化2.BP神经网络在桥梁施工控制中的应用3.BP神经网络在现场混凝土强度的预测应用4.BP神经网络在工程项目管理中的应用5.在分岔隧道位移...

1、BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事...

说到底就是为了用。仿真的作用你可以从BP神经网络的用途上去看，例如很经典的可以用来做分类器等。你用不同类别的样本（输入+对应的期望输出）作为训练，然后给出一个新的输入，BP网就能给你这个所属的类别。

在应用BP网络时,提供网络输入给输入层,应用给定的BP网络及BP网络学习得到的权值W、偏差b,网络输入经过从输入层经各隐含层向输出层的“顺传播”过程,计算出BP网的预测输出。8.神经元激活函数f线性函数f(x)=x,f′(x)=1,f...

1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。2、BP神经网络：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）分类...

BP神经网络被称为“深度学习之旅的开端”，是神经网络的入门算法。各种高大上的神经网络都是基于BP网络出发的，最基础的原理都是由BP网络而来[1]，另外由于BP神经网络结构简单，算法经典，是神经网络中应用最广泛的一种...