做化学实验时吸入高锰酸钾怎么办一次做用高锰酸钾制..
编辑： admin 2017-20-02
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人工神经网络有很多种,我只会最常用的BP神经网络.不同的网络有不同的结构和不同的学习算法.
简单点说,人工神经网络就是一个函数.只是这个函数有别于一般的函数.它比普通的函数多了一个学习的过程.
在学习的过程中,它根据正确结果不停地校正自己的网络结构,最后达到一个满意的精度.这时,它才开始真正的工作阶段.
学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件.利用该软件,你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型.
如果你想自己编程实现人工神经网络,那就需要找一本有关的书籍,专门看神经网络学习算法的那部分内容.因为“学习算法”是人工神经网络的核心.最常用的BP人工神经网络,使用的就是BP学习算法.
类似问题
类似问题1：人工神经网络模型的建立步骤我现在有一个地方的水质数据,想要建立一个人工神经网络模型,根据这些已有的数据来预测一下未来的水质数据,求教一下,建立人工神经网络模型的步骤,最好有
matlab不支持混编
类似问题2：运用AR模型进行预测与人工神经网络进行预测的区别在哪里?
AR模型是一种线性预测,即已知N个数据,可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点）,所以其本质类似于插值,其目的都是为了增加有效数据,只是AR模型是由N点递推,而插值是由两点（或少数几点）去推导多点,所以AR模型要比插值方法效果更好.
而用人工神经网络进行预测,构建的网络模型是一种非线性函数,推算出预测值.
在速度上比AR慢,但是每个数据可以有几个数据点组成,而AR只能是每个数据有一个数据点.
类似问题3：请介绍一下人工神经网络,和应用
一.一些基本常识和原理
[什么叫神经网络?]
人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式.逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行.然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法.这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的.
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式.这是一个非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理.虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的.
[人工神经网络的工作原理]
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习,然后才能工作.现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明,规定当“A”输入网络时,应该输出“1”,而当输入为“B”时,输出为“0”.
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决,则通过网络的学习,应使得网络减少下次犯同样错误的可能性.首先,给网络的各连接权值赋予(0,1)区间内的随机值,将“A”所对应的图象模式输入给网络,网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算,得到网络的输出.在此情况下,网络输出为“1”和“0”的概率各为50%,也就是说是完全随机的.这时如果输出为“1”(结果正确),则使连接权值增大,以便使网络再次遇到“A”模式输入时,仍然能作出正确的判断.
如果输出为“0”(即结果错误),则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整,其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时,减小犯同样错误的可能性.如此操作调整,当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后,经过网络按以上学习方法进行若干次学习后,网络判断的正确率将大大提高.这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功,它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上.当网络再次遇到其中任何一个模式时,能够作出迅速、准确的判断和识别.一般说来,网络中所含的神经元个数越多,则它能记忆、识别的模式也就越多.
已经努力的在给你提供条件资源哦~
类似问题4：用matlab操作人工神经网络的步骤我用的是R2008a,由于我是新手,从来没用过,所以出现了下面无法进行数据训练的结果,看那英文的意思好像是指标超过了矩阵的秩?求大神教我怎么用!
我建议你不要用Matlab提供的可视化工具,直接用代码编写.
这个提示是指你引用的位置超出了维数,记住样本是以列为单位的,而不是行.
给你传一个BP神经网络的训练代码,供参考.还是去图书馆借本教材看看吧.
类似问题5：建立与应用计量经济学模型的主要步骤有哪些?[数学科目]
建立与应用计量经济学模型的主要步骤有：
1、设计理论模型,确定模型所包含的变量,确定了被解释变量后,如何正确地选择解释变量,确定模型的数学形式,拟定理论模型中待估参数的理论期望值；
2、收集样本数据,包括时间序列数据、截面数据、虚变量数据,而且要考虑样本数据的完整性、准确性、可比性和一致性；
3、估计模型参数,包括各种模型参数估计方法,如何选择模型参数估计方法以及关于应用软件的使用；
4、检验模型,包括经济意义的检验、统计检验、计量经济学检验、模型预测检验.