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《Matlab基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計論文》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學術(shù)論文-天天文庫。
1、期終論文——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計研究生課程期終論文課程名稱：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計期終論文——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計摘要本文首先說明課題研究的目的和意義，評述課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，引出目前存在的問題。然后分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本原理，給出經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的具體實現(xiàn)方法，總結(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的特點，掌握BP網(wǎng)絡(luò)的形成步驟。學會使用Matlab中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)，采用Matlab軟件編程實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于函數(shù)逼近，樣本分類和樣本含量估計問題中，并分析相關(guān)參數(shù)或算法對運行結(jié)果的影響。最后對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行了展望。關(guān)鍵字:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；
2、函數(shù)逼近；仿真實驗期終論文——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計ABSTRACTThispaperfirstexplainsthepurposeandsignificanceofthetopicresearch.Commentarystudiescurrentsituationattheproblemhomeandabroad.Leadstotheexistingproblems.andthenhaveanalyzedalgorithmicbasalprincipleofneuralnetworks,Givealgorithmicconcertofclassi
3、csneuralnetworksouttherealizationmethod.Summingupthecharacteristicsofneuralnetworkalgorithm.MastertheformingstepofBPnetwork.ThearithmeticofBPneuralnetworkisrealizedinMatlabsoftware.ThealgorithmappliesofBPneuralnetworkstothefunctionapproximationproblem,Sampleclassification
4、andcomputestheswatch??content.Andanalysisofrelevantparametersontheresultsofalgorithm.Finally,TheBPneuralnetworkalgorithmisOutlook.Keywords:Neuralnetwork；BPneuralnetwork；Functionapproximation；Simulationexperiment期終論文——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計目錄第一章引言-1-1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述-1-1.2人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究目的和意義-1-1.3神經(jīng)網(wǎng)
5、絡(luò)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀-2-1.3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展-2-1.3.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀-3-1.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究目前存在的問題-3-1.5神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用領(lǐng)域-4-第二章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述-6-2.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹-6-2.2神經(jīng)元-6-2.2.1人工神經(jīng)元-6-2.2.2生物神經(jīng)元-10-2.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理-11-2.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能-13-2.5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點和缺點-14-第三章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用-17-3.1基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)-17-3.1.1MATLAB工具箱介紹-17-3.1.2BP網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建函數(shù)-1
6、8-3.1.3神經(jīng)元上的傳遞函數(shù)-18-3.1.4BP網(wǎng)絡(luò)學習函數(shù)-19-3.1.5BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)-19-3.2BP網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近中的應(yīng)用-20-3.2.1問題的提出-20-3.2.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近函數(shù)-20-3.2.3不同頻率下的逼近效果-25-3.2.4討論-26-3.3仿真實驗-26-3.3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MATLAB設(shè)計-26-3.3.2各種BP學習算法MATLAB仿真-28-3.3.3各種算法仿真結(jié)果比較與分析-31-3.3.4調(diào)整初始權(quán)值和閾值的仿真-33-3.3.5其他影響因素仿真-35-3.4BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在樣本分類
7、中的應(yīng)用-36-3.4.1問題的提出-36-3.4.2基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的樣本分類-36-參考文獻-41-附錄A-43-期終論文——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計第一章引言1.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionModel），它是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是機器學習學科中的一個重要部分，用來cla
8、ssification或者regression。思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。邏輯性的思維是指根據(jù)邏輯規(guī)則進行推理的過程；
