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一种训练BP神经网络的融合算法  
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【英文题名】 A Hybrid Algorithm for the BP Network Training
【作者】 田间;
【导师】 马驷良;
【学位授予单位】 吉林大学;
【学科专业名称】 计算数学
【学位年度】 2011
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 吉林大学;田间
【网络出版投稿时间】 2011-07-22
【关键词】 BP神经网络; 遗传算法; Levenberg-Marquardt算法;
【英文关键词】 BP network; Genetic Algorithm; Levenberg-Marquardt method;
【中文摘要】 本文主要讨论了关于BP神经网络训练算法的一些问题。 第一章介绍人类脑神经系统神经元的生物模型,对神经元的工作原理进行阐述,列举神经元的主要特点。基于对人脑神经系统的仿真,人们用计算机研发出了人工神经网络。人工神经网络是模仿人脑神经系统对信息的传递和反射来获取事物特征的信息处理系统,是人脑及其活动的一个理论化的数学模型。人工神经网络是以神经元为工作单位,神经元把从其他神经元传来的输入信息通加权作用到激活函数产生输出信息传递给下一个神经元。人工神经网络继承了脑神经系统的优良的性能,具有自学性、并行性、鲁棒性和非线性等特点。常用的神经网络模型有前馈神经网络、反馈神经网络、相互结合型神经网络。由于前馈神经网络应用范围广,人们对于前馈神经网络的研究从未间断。BP网络在前馈神经网络中占有重要地位,因此人们对于BP网络算法的改进和完善大大加快了人工神经网络的发展。 第二章介绍了BP神经网络及其算法。 BP网络也称误差反向传递网络,是目前应用最广的人工神经网络模型之一,它是通过学习和训练反映出输入数据与输出数据之间的映射关系。BP神经网络的基本学习方法是基于梯度下降法的传统BP算法。通过反向传递...
【英文摘要】 The article has mainly discussed some algorithms about training BP Neutral Net-work. In the first paragraph the article gives the biological model of the human cranialnerve system.Expounds the theory of the neurons, and show the main character of thenenrons.People created the Artificial Neural Network according to the emulation of thehuman cranial nerve system. Artificial Neural Network is an information processingsystem which imitates the process of obtaining the information according to the trans-mis...
【更新日期】 2011-09-20

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