BP算法是迄今最成功的神经网络学习算法，现实任务中使用神经网络时，大多是在使用BP算法进行训练[2],包括最近炙手可热的深度学习概念下的卷积神经网络(CNNs)。BP神经网络是这样一种神经网络模型，它是由一个输入层、一个输...

现以神经网络最简单的XOR问题用VC编程运算进行比较（取神经网络结构为2－4－1型），传统算法和改进BP算法的误差（取动量因子α＝0．0015，步长η＝1．653）

人工神经元是神经网络的基本处理单元，其接收的信息为x1，x2，…，xn，而ωij表示第i个神经元到第j个神经元的连接强度或称权重。神经元的输入是接收信息X＝（x1，x2，…，xn）与权重W＝｛ωij｝的点积，将输入与设定...

net.iw{1,1}=W0;net.b{1}=B0;net.iw{1,1}=W0;输入层和隐层间的权值，net.b{1}=B0输入层和隐层间的阈值.BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差...

2-2-1Bp网络求异或问题clear;lr=0.1;%学习速率eps=0.0001;%精度times=20000;result=zeros(1,4);p=[0011;0101];%输入t=[0101];%参考输出w1=rand(2,2);%权值初...

BP算法是一种比较成熟的有指导的训练方法，是一个单向传播的多层前馈网络。它包含输入层、隐含层、输出层，如图4-4所示。图4-4地下水质量评价的BP神经网络模型图4-4给出了4层地下水水质评价的BP神经网络模型。同层...

输入矢量为p=[-1-231-115-3]目标矢量为t=[-1-111]解：本例的MATLAB程序如下：closeallclearechoonclcNEWFF——生成一个新的前向神经网络TRAIN——对BP神经网络进行...

X={x1,x2,x3,x4...xn}这个是特征向量假设Vi=x0*Wi0+x1*Wi1+...+xn*Winf是激活函数。首先它具备激活功能，然后由于在迭代过程中要使得误差函数最小，必须F必须连续可导。yi是Vi经过激活函数f的相应输出。一...

根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改后的网络的最终输出能接近期望值。Tk为预期输出，Ok为实际输出；使下面的式子最小：得出各层权值阈值修正公式：徐文力_新浪博客：误差反向（BP）神经网络算法及其演示...

你没明白输入，输出时什么啊。这个系统应该是用来预测流量的吧。输入可以是年份和最大径。最小经什么的。你好像只用了年份。这里就不知道你的ZX是说明东西了，再就是输入，输出的个数到相等。再试一试吧。不懂再问问...