论文 <基于现代技术的河道浅滩演变研究> 利用BP神经网络来预测浅滩演变 BP输出因子:浅滩的年平均淤积厚度以及浅滩上最小水深,是反映浅滩变化的两个基本指标,是确定浅滩航道尺度能否满足航行要求的依据. BP输入因子的选取与浅滩形成以及影响浅滩变化的诸因素有关.从河床演变理论及河流地貌动力学角度,影响浅滩断面最小水深和浅滩的年平均淤积厚度的主要因素有:(1)上游来流量(Q).来流过程(Q一t);(2)上游来沙量(G).输沙过程(G一t),泥沙组成(ds一Ps);(3)河段比降(J);(4)河床形…

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32…

BP神经网络介绍 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. 图为BP神经网络结构:(图片均为截图来的笔记,蒟蒻手动狗头) 单个神经元的工作…

BP神经网络 百度百科:传送门 BP(back propagation)神经网络:一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前应用最广泛的神经网络 #设置文件工作区间 setwd('D:\\dat') #读入数据 Gary=read.csv("sales_data.csv")[,2:5] #数据命名 library(nnet) colnames(Gary)<-c("x1","x2","x3","y&q…

1 贝叶斯网络在地学中的应用 1 1.1基本原理及发展过程 1 1.2 具体的研究与应用 4 2 BP神经网络在地学中的应用 6 2.1BP神经网络简介 6 2.2基本原理 7 2.3 在地学中的具体应用与研究 9 结论 11 参考文献 12 1 贝叶斯网络在地学中的应用 贝叶斯网络是一种概率网络,它是基于概率推理的图形化网络,而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础.贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程,基于概率推理的贝叶斯网络(Bayes…

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型: (三层BP神经网络模型) BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层:第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置. 二.BP神经网络的流程     在知道了BP神经网络的特点后,我们需要依据信号…

一 题目: 71 BP神经网络的实现: 利用C++语言实现BP神经网络, 并利用BP神经网络解决螨虫分类问题: 蠓虫分类问题:对两种蠓虫(A与B)进行鉴别,依据的资料是触角和翅膀的长度,已知了9支Af和6支Apf 的数据如下:A: (1.24,1.27), (1.36,1.74),(1.38,1.64) , (1.38,1.82) , (1.38,1.90) , (1.40,1.70) , (1.48,1.82) , (1.54,1.82) ,(1.56,2.08).B: (1.14,1.82)…

本文学习笔记是自己的理解,如有错误的地方,请大家指正批评.共同进步.谢谢! 之前的教学质量评价,仅仅是通过对教学指标的简单处理.如求平均值或人为的给出各指标的权值来加权求和,其评价结果带有非常大主观性.利用BP神经网络建立教学质量评价系统的模型,通过调查分析得到教学评价指标.将其标量化成确定的数据作为其输入,用BP神经网络训练后作为实际输出,将之前得到的教学效果作为期望输出.比較期望输出与实际输出的误差.当误差达到期望的最小值时,觉得训练成功. 训练成功后能够得到比較准确的权值和阈值.用训练成功…

一.BP神经网络的概念     BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其基本的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的.详细来说.对于例如以下的仅仅含一个隐层的神经网络模型: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ29vZ2xlMTk4OTAxMDI=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" /…

2.1 案例背景 在工程应用中经常会遇到一些复杂的非线性系统,这些系统状态方程复杂,难以用数学方法准确建模.在这种情况下,可以建立BP神经网络表达这些非线性系统.该方法把未知系统看成是一个黑箱,首先用系统输入输出数据训练BP神经网络,使网络能够表达该未知函数,然后用训练好的BP神经网络预测系统输出. 本章拟合的非线性函数为\[y = {x_1}^2 + {x_2}^2\]该函数的图形如下图所示. t=-5:0.1:5; [x1,x2] =meshgrid(t); y=x1.^2+x2.^2; s…

1.1 案例背景 1.1.1 BP神经网络概述 BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播.在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层.每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态.如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阔值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出.当输入节点数为$n$.输出节点数为$m$时, BP 神经网络就表达了从$n$个自变量到$m$个因变量的函数映射关系. BP 神经网络预测前首先要训练网…

语言:c++ 环境:windows 训练内容:根据从steam中爬取的数据经过文本分析制作的向量以及标签 使用相关:无 解释: 就是一个BP神经网络,借鉴参考了一些博客的解释和代码,具体哪些忘了,给出其中一个: http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/44514073 代码: #include <iostream> #include <cstring> #include <cmath> #include…

理论以前写过:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/11306545.html,这里根据天气.是否周末.有无促销的情况,来预测销量情况. function [ matrix,attributes ] = bp_preprocess( inputfile ) %% BP神经网络算法数据预处理,把字符串转换为0,1编码 % inputfile: 输入数据文件: % output: 转换后的0,1矩阵: % attributes: 属性和Label: %% 读取数据…

利用c++编写bp神经网络实现手写数字识别 写在前面 从大一入学开始,本菜菜就一直想学习一下神经网络算法,但由于时间和资源所限,一直未展开比较透彻的学习.大二下人工智能课的修习,给了我一个学习的契机.现将bp神经网络的推导和实践记录于此: 前置知识 微积分相关内容,如偏导,梯度等 (大一不懂偏导梯度,这就是我学不进去的原因) BP神经网络概况及计算方法 可以理解为一个多层的网络,包含输入层X,隐藏层H和输出层Y,其中隐藏层可以不止一层. 为了直观展示,隐藏层和输出层都被我拆成了两层进行讲解 以下…

自己测试人口预测的matlab实现: x=[54167    55196    56300    57482    58796    60266    61465    62828    64653    65994    67207    66207    65859    67295    69172    70499    72538    74542    76368    78534    80671    82992    85229    87177    89211     90…

神经网络曾经很火,有过一段低迷期,现在因为深度学习的原因继续火起来了.神经网络有很多种:前向传输网络.反向传输网络.递归神经网络.卷积神经网络等.本文介绍基本的反向传输神经网络(Backpropagation 简称BP),主要讲述算法的基本流程和自己在训练BP神经网络的一些经验. BP神经网络的结构 神经网络就是模拟人的大脑的神经单元的工作方式,但进行了很大的简化,神经网络由很多神经网络层构成,而每一层又由许多单元组成,第一层叫输入层,最后一层叫输出层,中间的各层叫隐藏层,在BP神经网络中,只有…

对于BP神经网络算法,由于之前一直没有应用到项目中,今日偶然之时 进行了学习, 这个算法的基本思路是这样的:不断地迭代优化网络权值,使得输入与输出之间的映射关系与所期望的映射关系一致,利用梯度下降的方法更新调整各层的权值,求目标函数的最小化. 1:初始化网络权值和神经元阈值(最简单的方法是随机初始化): 2:前向算法:这是bp神经网络的经典算法,主要过程是,按照公式一层层计算隐层神经元和输出神经元的Input和Output. net=x1*w1 + x2*w2 + .....+xn*wn tan…

1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码,如果自己写代码实现此理论不够) 1) BP神经网络是一种多层网络算法,其核心是反向传播误差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),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).隐藏层(hidden layer)和输出层(output layer),每层包含多个神经元. 2)BP神经网络示例图 上图就是一个简单的三层BP神经网络.网络共有6个单元,O0用于表示阈值,O1.O2为输…

一. 前言: 作为AI入门小白,参考了一些文章,想记点笔记加深印象,发出来是给有需求的童鞋学习共勉,大神轻拍! [毒鸡汤]:算法这东西,读完之后的状态多半是 --> “我是谁,我在哪?” 没事的,吭哧吭哧学总能学会,毕竟还有千千万万个算法等着你. 本文货很干,堪比沙哈拉大沙漠,自己挑的文章,含着泪也要读完! ▌二. 科普: 生物上的神经元就是接收四面八方的刺激(输入),然后做出反应(输出),给它一点就灿烂.仿生嘛,于是喜欢放飞自我的 某些人 就提出了人工神经网络.一切的基础-->人工神经单元,…

1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码,如果自己写代码实现此理论不够) 1) BP神经网络是一种多层网络算法,其核心是反向传播误差,即: 使用梯度下降法(或其他算法),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).隐藏层(hidden layer)和输出层(output layer),每层包含多个神经元. 2)BP神经网络示例图 上图就是一个简单的三层BP神经网络.网络共有6个单元,O0用于表示阈值,O1.O2为输…

引言 在上一篇博客中,介绍了各种Python的第三方库的安装,本周将要使用Tensorflow完成第一个神经网络,BP神经网络的编写.由于之前已经介绍过了BP神经网络的内部结构,本文将直接介绍Tensorflow编程常用的一些方法. 正文 神经网络的内容 一般,一个神经网络程序包含以下几部分内容. 1.数据表达和特征提取.对于一个非深度学习神经网络,主要影响其模型准确度的因素就是数据表达和特征提取.同样的一组数据,在欧式空间和非欧空间,就会有着不同的分布.有时候换一种思考问题的思路就会使得问题变…

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢? 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布(见文末链接),今天来讲讲BP神经网络. BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/NeuralNetwok/NeuralNetwork.py 神经网络model 先介绍个三层的神经网络,如下图所示 输入层(input layer)有三个units( 为补上的bias,通常设为1) 表示第j层的第i个…

写在前面:本实验用到的图片均来自google图片,侵删! 实验介绍 用python手写一个简单bp神经网络,实现人脸的性别识别.由于本人的机器配置比较差,所以无法使用网上很红的人脸大数据数据集(如lfw数据集等等),所以我从google图片下载了一些中国明星的照片来作为本次实验的数据集. 训练数据集:5位中国的男明星(每个明星10张),6位中国的女明星(每个明星10张). 测试数据集:6张女生,6张男生 实验环境 win10 python3.5+opencv+dlib+PIL 说明:上面涉及到的…

基于BP神经网络的字符识别研究 原文作者:Andrew Kirillov. http://www.codeproject.com/KB/cs/neural_network_ocr.aspx 摘要:本文通过对人工智能课程中BP神经网络的学习,基于一个神经网络的开源项目,开发实现了一个简易的字符识别系统,并给出了较为理想的实验效果.该系统可以在手写体,印刷体字符识别上有广泛的应用. 关键词:BP神经网络; 字符识别:开源:AForge.NET 0 引言 在处理光学字符识别(OCR)问题上有很多种方法…

Python使用numpy实现BP神经网络 本文完全利用numpy实现一个简单的BP神经网络,由于是做regression而不是classification,因此在这里输出层选取的激励函数就是f(x)=x.BP神经网络的具体原理此处不再介绍. import numpy as np           class NeuralNetwork(object):         def __init__(self, input_nodes, hidden_nodes, output_nodes, le…

一.人工神经网络 关于对神经网络的介绍和应用,请看如下文章 ​ 神经网络潜讲 ​ 如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么 二.人工神经网络分类 按照连接方式--前向神经网络.反馈(递归)神经网络 按照学习方式--有导师学习神经网络.无导师学习神经网络 按照实现功能--拟合(回归)神经网络.分类神经网络 三.BP神经网络概述 1. 特点 BP神经网络中 BP 是指 BackPropagation (反向传播) ,指的是误差的反向传播 ,其信号是向前传播的 , 从结构上分类 ,它是前向有导师学习神经…

DNA序列分类  作为研究DNA序列结构的尝试,提出以下对序列集合进行分类的问题:有20个已知类别的人工制造序列,其中序列标号1-10为A类,11-20为B类.请从中提取特征,构造分类方法,并用这些已知类别的序列,衡量你的方法是否足够好.然后用你认为满意的方法,对另外20个未标明类别的人工序列(标号21-40)进行分类,判断哪些属于A类,哪些属于B类,哪些既不属于A类又不属于B类. (一)问题分析 采用DNA序列中4个字符的含量百分比对DNA序列进行分类. (二)模型建立 (1)BP神经网络结构…

python对BP神经网络实现 一.概念理解 开始之前首先了解一下BP神经网络,BP的英文是back propagationd的意思,它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法. 它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,期望使网络的实际输出值和期望输出值的误差和均方差为最小. 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程. 正向传播过程:输入信号--通过隐含层-->作用于输出节点(经过非线性变换,产生输出信号)-->验证实际输出结果是否与期望输出…

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…

秋招刚结束,这俩月没事就学习下斯坦福大学公开课,想学习一下深度学习(这年头不会DL,都不敢说自己懂机器学习),目前学到了神经网络部分,学习起来有点吃力,把之前学的BP(back-progagation)神经网络复习一遍加深记忆.看了许多文章发现一PPT上面写的很清晰,就搬运过来,废话不多说,直入正题: 单个神经元 神经网络是由多个"神经元"组成,单个神经元如下图所示: 这其实就是一个单层感知机,输入是由ξ1 ,ξ2 ,ξ3和Θ组成的向量.其中Θ为偏置(bias),σ为激活函数(tran…