文档介绍：基于神经网络异或算法的误差演算》》科研发展..‘‘‘‘‘‘?一一。’一。。’’’’。‘’。。‘?.??。??????‘‘‘‘’一’基于神经网络异盛篡法的误差演算成都理工大学核技术与自动化学院王进烤贾雨熊超董湘龙【摘要】本文主要针对神经网络异或实现方法,建立误差反馈模型对误差演算分析。本次设计首先确定网络中权值和闻值,选择任意大小的参数,输出结果是误差的彤武;然后通过误差反馈到赣八层、输出呈和豫晨,通过罄正函数重复循环修改输入数据曲权值和蜒值,直到系统谡茬小于?。.抓住这个愿理用神经只络实现对误差进行调节。【关键词】神经网络;异或问慝;误差反馈;修正函数;恕耐函数‘:节点,的误差;.引言模型流程分为五步骤实现异或输出:~:修正权值;步骤一:初始化,对所有权值赋以随神经网络。神经网络是当前最丰要的智能控制技术,它模拟人脑的结构以及对:大于零的增益:机任意小值,并对闽值设定初值;给定训练信息的记忆和处理功能,进行分析的方:输入向量;数锯集,郎提供输入向量和期挚输出。.神绛网络的隐层设计法。具有从输入输出数据中学****有用知识步骤二:获得输入的向量、输出层的系统输入两个数据,产生四种不同结期望输出、隐层的输入输出的实的特性。比如它可以用来设计成预测模型,来检验误差或对信号信息进行归一分果。对输入的数据和数据设定权值。给现。类。用神经网络计算可以对人量数据进行出三个隐层并对隐层前端和后端分别赋以步骤三;计算实际输出;分析得到希颦的类型。它反映了人脑功能阈值,其中根据精确度和复杂程度可以有根据公式:不同个数的隐层;隐层的神经元数目设计的若干特性,也并非神经系统的逼真描乃,?%‘卜述,而是其简化抽象和模拟。换言之,人是一个非常重要的问题,太多的隐层数会其中函数为函数;?工神经网络是一种抽象的数学模型?。随导致过长的学****时间,较差的容错性,影而着神经网络的大量开创应用,可以发现,响已有样本的识别,通常是按照以下的思步骤四:调整权值,按误差反向传播路来设计隐层的神终元数目:首先根据方向,:学****概括和抽取。由它经验公式确定一个参考值。然后依据多次修正权值:的特点可以看出,出于不同的研究目的和实验结果进行调整,选择合适的隐层神经%%孵乃卜角度,它可以用作大脑结构模型、认识模元数目。,为节点的层、输出结果之间设定权值;设定精度,型、计算机信息处理方式和算法结构。人误差,误差的定义类似于:工神经元模趔是生物的抽象和模拟,一股并判断误差是否小于检验精度;假如小于;?竹一‘?神经元的结构是一种多输入多输出的非线检验精度,则终止程序、输出结果,否则的计算根据节点』的形式不同,由形阙值器件。反馈镬输入和输出层及隐层,用修正函数下式分别计算:异或问题。异或是一种数学运算符修改其相应的权值和阅值直到小于检验精?:,,一?当,为输出节点?,』一匹。%当为隐节直号,用于逻辑运算。其运算法则异或:度终止循环。动为非,为非。修止函数反馈过程的权值:步骤五:返回步骤二重复,直至误差裹一导或逻辑运算满足要求为止。一%%口屯,,:蚱一一兰一堂为输出节点?。’。乃一一?,%当』为隐节点、‘’本文采用误差反馈模型,利用神经网络输出结果;学****