文档介绍：BP人工神经网络 Back-propagation Artificial works
6/2/2018
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张凌
数计学院
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主要参考书目
1、Philip D. Wasserman, puting: Theory and Practice,Van Nostrand Reinhold,1989
2、胡守仁、余少波、戴葵,神经网络导论,国防科技大学出版社,1993年10月
3、杨行峻、郑君里,人工神经网络,高等教育出版社,1992年9月
4、闻新、周露、王丹力、熊晓英,MATLAB神经网络应用设计,科学出版社,.
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课程目的和基本要求
作为人工神经网络的入门课程,用于将学生引入人工神经网络及其应用的研究领域。
介绍BP人工神经网络及其基本网络模型,使学生了解智能系统描述的基本模型
掌握人工神经网络的基本概念、单层网、多层网、循环网等各种基本网络模型的结构、特点、典型训练算法、运行方式、典型问题
掌握软件实现方法。
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课程目的和基本要求
了解BP人工神经网络的有关研究思想,从中学习开拓者们的部分问题求解方法。
通过实验进一步体会有关模型的用法和性能,获取一些初步的经验。
查阅适当的参考文献,将所学的知识与自己未来研究课题相结合起来,达到既丰富学习内容,又有一定的研究和应用的目的。
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主要内容
基于Matlab的BP神经网络设计与应用
BP(Backpropagation)网络的构成及其训练过程;隐藏层权调整方法的直观分析,BP训练算法中使用的Delta规则(最速下降法)的理论推导;算法的收敛速度及其改进讨论;BP网络中的几个重要问题。
实验:实现BP算法。
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引言
1人工神经网络的提出
2 人工神经网络的特点
3 历