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问怎样用matlab实现二阶BP神经网络？二阶BP神经网络该怎么编程？

提问于 2019-03-25 07:03:22

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怎样用matlab实现二阶BP神经网络？二阶BP神经网络该怎么编程？

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bp神经网络及matlab实现_bp神经网络应用实例Matlab

神经网络编程算法 matlab

BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种（虽然变动很大…）。这东西是干什么用的呢？我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类，可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的问题，举个例子，你不能用一套完美的数学公式去表达所有的质数，因为目前的研究表明，还没有什么方法是能够表达质数的，也就是说，质数的出现，本身不具备严格的数学规律，所以无法归纳。但是我们人眼看到猫猫狗狗的图片就很容易分辨哪个是猫，哪个是狗。这说明在猫和狗之间，确实存在着不同，虽然你很难说清楚它们的不同到底是什么，但是可以知道，这背后是可以通过一套数学表达来完成的，只是很复杂而已。大部分AI技术的目的就是通过拟合这个复杂的数学表达，建立一个解决客观问题的数学函数。BP神经网络的作用也是如此。 BP神经网络这个名字由两部分组成，BP（反向传播）和神经网络。神经网络是说这种算法是模拟大脑神经元的工作机理，并有多层神经元构成的网络。而这个名字的精髓在BP上，即反向传播。反向传播是什么意思呢。这里举个例子来说明。比如你的朋友买了一双鞋，让你猜价格。你第一次猜99块钱，他说猜低了。你第二次猜101块钱，他说猜高了。你第三次猜100块钱，他说猜对了。你猜价格的这个过程是利用随机的数据给出一个预测值，这是一个正向传播。而你的朋友将你的预测值与真实值进行对比，然后给出一个评价，这个过程是一个反向传播。神经网络也是类似的过程，通过对网络的超参数进行随机配置，得到一个预测值。这是一个正向传播的过程。而后计算出预测值与真实值的差距，根据这个差距相应的调整参数，这是一个反向传播的过程。通过多次迭代，循环往复，我们就能计算出一组合适的参数，得到的网络模型就能拟合一个我们未知的复杂函数。我们来看这个BP神经网络的示意图

全栈程序员站长

2022/10/01

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【数学建模】之Matlab实现BP神经网络

神经网络编程算法

trainning：用来训练的数据。 validtion：测量网络泛化的数据（泛化停止改善时停止训练） testing：用来测试神经网络的数据。

树枝990

2020/08/20

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Python BP神经网络实现

对象存储编程算法神经网络缓存 python

人工神经网络模型种类很多，其中根据网络内数据流向进行分类可以分为前馈网络、反馈网络和自组织网络。

用户7886150

2020/12/28

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神经网络学习笔记1——BP神经网络原理到编程实现（matlab，python）[通俗易懂]

神经网络 matlab python 腾讯云测试服务

不好意思拖了这么久才整理，弄完考试的事情就在研究老师给安排的新任务，一时间还有点摸不到头脑，就直接把百度网盘链接放在视频下面了但是最近才发现那个链接发出来了看不到，所以现在有时间了就来重新整理一下！

全栈程序员站长

2022/09/09

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BP神经网络

神经网络机器学习人工智能

BP(Back Propagation)神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存储大量的输入/输出因施工和关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hidden layer）和输出层（output layer）。

企鹅号小编

2018/01/29

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BP神经网络预测(人口)程序（matlab）

matlab

误差直方图

全栈程序员站长

2022/10/04

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BP神经网络

神经网络

瓜大三哥

2018/02/26

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bp神经网络应用实例(简述bp神经网络)

编程算法神经网络

clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输

全栈程序员站长

2022/07/31

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BP神经网络原理及实现

神经网络

经典的BP神经网络通常由三层组成: 输入层，隐含层与输出层.通常输入层神经元的个数与特征数相关，输出层的个数与类别数相同，隐含层的层数与神经元数均可以自定义.

全栈程序员站长

2022/09/13

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bp神经网络的设计方法_bp神经网络例子

编程算法腾讯云测试服务神经网络机器学习深度学习

如上图所示，我先对将地面划分为n个小区域，用发声装置分别在每一个小区域的中心点坐标处发声一次，每发声一次，就用四个麦克风记录下时间差,，只需要三个时间差即可，分别为

全栈程序员站长

2022/11/09

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神经网络-BP神经网络

神经网络编程算法

BP神经网络是一种通过误差反向传播算法进行误差校正的多层前馈神经网络，其最核心的特点就是：信号是前向传播，而误差是反向传播。前向传播过程中，输入信号经由输入层、隐藏层逐层处理，到输出层时，如果结果未到达期望要求，则进入反向传播过程，将误差信号原路返回，修改各层权重。

三猫

2021/03/04

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BP神经网络预测matlab代码讲解与实现步骤

神经网络 https 网络安全

神经网络是机器学习中一种常见的数学模型，通过构建类似于大脑神经突触联接的结构，来进行信息处理。在应用神经网络的过程中，处理信息的单元一般分为三类：输入单元、输出单元和隐含单元。顾名思义：输入单元接受外部给的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐含单元处在输入和输出单元之间，从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的。除了上述三个处理信息的单元之外，神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定。

全栈程序员站长

2022/08/31

2K0

BP人工神经网络matlab工具箱_matlab神经网络控制

java matlab https 网络安全

figure, ploterrcorr(errors) %绘制误差的自相关情况(20lags)

全栈程序员站长

2022/10/03

5060

BP 神经网络算法

神经网络编程算法 https html

x的值可能为[−∞,+∞],为了方便处理，需要将其压缩到一个合理的范围，还需这样的激励函数，能够将刚才的区间压缩到[0,1]。

一个会写诗的程序员

2018/08/17

7300

TensorFlow实现简单BP神经网络

神经网络 https github 网络安全 git

这是自己学习tensorflow的基本操作后，实现的最简单的BP神经网络模型。数据集用的时之前在博文：利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类中的语音信号数据集，在之前的文章忘记附上数据集，这次在博客中给出下载链接：语音信号数据集。不得不说TensorFlow的强大，运算速度快不说，精度比[利用BP神经网络对语音特征信号数据集进行分类(https://blog.csdn.net/qq_30091945/article/details/72596638)在手动实现的BP 神经网络的性能好多了。相关代码已上传github：https://github.com/Daipuwei/TensorFlow-BP-/tree/master

AI那点小事

2020/04/18

1.6K0

BP神经网络的Matlab实现——人工智能算法

监督学习编程算法机器学习深度学习人工智能

这几天在各大媒体上接触到了人工智能机器学习，觉得很有意思，于是开始入门最简单的机器算法——神经网络训练算法（Neural Network Training）;以前一直觉得机器学习很高深，到处是超高等数学、线性代数、数理统计。入坑发现确实是这样！但是呢由项目实例驱动的学习比起为考试不挂科为目的的学习更为高效、实用！在遗传算法、神经网络算法的学习入门之后觉得数学只要用心看没问题的（即使是蒙特卡洛和马尔科夫问题），但是呢需要把数学统计应用到程序中，来解决实际的问题这是两码事。主要呢还是需要动手打代码。下面呢是今天的机器学习之神经网络学习入门记录篇，希望帮助到同样入门采坑的哥们，一起进步！

全栈程序员站长

2022/06/29

1.6K0

BP神经网络算法_bp神经网络算法流程图

神经网络 java https 网络安全 html

1、前馈神经网络、反馈神经网络、BP网络等，他们之间的关系前馈型神经网络：取连续或离散变量，一般不考虑输出与输入在时间上的滞后效应，只表达输出与输入的映射关系；在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（Back Propagation）网络、RBF（Radial Basis Function）网络等。 BP网络： BP网络是指连接权调整采用了反向传播（Back Propagation）学习算法的前馈网络。与感知器不同之处在于，BP网络的神经元变换函数采用了S形函数（Sigmoid函数），因此输出量是0~1之间的连续量，可实现从输入到输出的任意的非线性映射。由上可知BP网络是通过BP算法来修正误差的前馈神经网络反馈型神经网络：取连续或离散变量，考虑输出与输入之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述系统的模型。

全栈程序员站长

2022/10/03

1.2K0

BP神经网络基础算法

神经网络编程算法人工智能

BP算法是一种有监督式的学习算法，其主要思想是:输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。具体步骤如下: (1)初始化，随机给定各连接权[w],[v]及阀值θi，rt。 (2)由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出 bj=f(■wijai-θj) ct=f(■vjtbj-rt) 式中:bj为隐层第j个神经元实际输出;ct为输出层第t个神经元的实际输出;wij为输入层

用户2235302

2018/06/13

1.4K0

手动搭建BP神经网络

神经网络

数据集采用著名的MNIST数据集，来自美国国家标准与技术研究所，由来自250个不同人手写的数字构成，其中50%是高中学生，50%来自人口普查局的工作人员。测试集也是同样比例的手写数字数据。

luxuantao

2021/02/24

7820

BP神经网络算法改进文献_bp神经网络算法流程图

编程算法 serverless java https

1.方法设计传统的BP算法改进主要有两类： – 启发式算法：如附加动量法，自适应算法 – 数值优化法：如共轭梯度法、牛顿迭代法、Levenberg-Marquardt算法

全栈程序员站长

2022/10/01

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