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在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型是采用BP神经网络和它的变化形式,它也是前向网络的核心部分,其主要用于函数逼近、模式识别、分类和数据压缩四个方面。文章采用模式识别来预测采空区瓦斯的涌出量,根据BP学习算法的原理,建立神经网络预测模型,并得到预测结果,从而为有效地预测和防治瓦斯灾害提供依据。 相似文献
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RBF网络和BP网络在逼近能力方面的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文章介绍了人工神经网络的两个重要的模型：径向基函数（RBF）网络和BP网络,在函数逼近方面对RBF网络和BP网络进行了比较、研究,通过实际的例子应用Matlab进行了仿真。 相似文献
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文章介绍了人工神经网络的两个重要的模型:径向基函数(RBF)网络和BP网络,在函数逼近方面对RBF网络和BP网络进行了比较、研究,通过实际的例子应用Matlab 进行了仿真. 相似文献
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本文建立了客户价值分类指标体系,并根据具体情况对各指标进行了量化。利用BP人工神经网络建立了客户价值的分类模型,通过改进学习算法对BP网络进行训练,进而对实际客户价值进行分类。 相似文献
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目的:本文通过matlab构建BP神经网络模型,用于实现人工神经网络诊断中医胃病的病型,方法:将真实的中医胃病临床数据通过数据清洗、数据编码、BP神经网络模型配置、模型训练,构建出BP网络模型。结果:通过整理数据,反复地训练学习,最终使每种病型的平均预测率达到90%以上,结论:利用BP人工神经网络成功实现了中医胃病病型的辅助诊断。 相似文献
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字符识别是模式识别领域的一项传统课题,其内容是模式识别领域中很多课题的基本内容。人工神经网络的出现为字符识别的研究提供了一种新的手段,BP神经网络(Back Propagation Neural Network)作为人工神经网络的一个分支,现已成为其最广泛的应用。本文以三层BP网络作为模型,并将其应用于对金属角铁上的字符识别。由于角铁字符为数字与英文字母混合,文中在对传统的BP算法进行了改进的基础上,采用了分组神经网络的设计方法,取得了良好的识别效果。 相似文献
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介绍了人工神经网络的基本原理、反向传播算法和算法的步骤。利用BP网络的算法解决电磁炉的性能评价及选择问题,并建立相应的模型。通过BP神经网络模型评判电磁炉总体性能的好坏,从而对电磁炉进行选择时能作出更好的决策。 相似文献
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传统BP算法主要存在网络收敛速度慢,易陷入局部极小的问题。针对经典BP算法存在的问题,提出一种新型激励函数,并且联合使用了一些先进的技术对人工神经网络做了改进,改进算法具有更快的收敛速度、并且能有效地避免算法陷入局部极小。 相似文献
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运用人工神经网络方法,建立药剂配方、原材料粒度与药剂爆热的三层BP网络模型,通过10组数据对网络进行智能驯化,利用驯化后的网络对另5组数据进行预测,并对这5组数据进行实际测量,结果表明该BP网络能够反映药剂配方、原材料粒度与药剂爆热之间的关系,预测精度较好,相对误差较小。 相似文献
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本文在分析工程图知识特点的基础上,提出采用人工神经网络的方法表示其知识,使用BP神经网络实现工程图形符号的知识表达,并设计了基于BP的工程图符识别方法,把识别过程转化为网络内部权值计算过程。 相似文献
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基于BP神经网络的管道中泥浆输运模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
BP人工神经网络是神经网络中应用最广泛的一种同络模型,本文详细介绍了BP网络模型的建立和算法过程及一些改进算法.利用BP神经网络建立管道泥浆输运中阻力与泥浆浓度和流速之间关系的预测模型.验证表明,运用BP神经网络模型可以建立精度较高的非线性动力关系. 相似文献
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利用BP神经网络算法优化个性化搜索引擎 总被引：1，自引：0，他引：1
本文针对现代人对网络信息检索需求的提高,提出一种利用BP人工神经网络算法优化个性化搜索引擎的方法,使搜索引擎更具智能化、个性化,力图为用户提供最佳的检索结果。 相似文献
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BP人工神经网络的原理及其应用 总被引：2，自引：0，他引：2
人工神经网络是计算智能和机器学习研究中最活跃的分支之一.本文对神经网络中的BP算法的原理做了详尽的阐述,并用Matlab程序对其进行了应用,表明它具有强大的拟合功能. 相似文献
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提出了一种将人工神经网络理论应用于单相自适应重合闸中的方法,建立了一个3层的BP网络模型。利用MATLAB进行了大量仿真实验,验证了该方法在瞬时性故障与永久性故障识别中的可行性。 相似文献
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建立了基于遗传算法的大坝变形监测人工神经网络模型,并将模型应用于大坝纵向水平位移观测数据分析和预测,取得了良好的拟合效果和预测精度。为了比较GA—BP监测模型的优劣,利用BP人工神经网络模型对大坝纵向水平位移进行了分析,通过对比拟合结果和误差,得出了利用遗传算法优化大坝变形监测人工神经网络模型可以提高拟合效果和减小误差的结论。 相似文献