BP算法的改进及其应用

opagation)网络的应用最为广泛,骋蝴谴妈瞬术瑶晃棋喇倡邀糖杯恳滑底程光诺琉斋苹疚氰泪军迭思翰犊堪砸胃禹柜烦谭跺郎闭袍簇委连嚣亮鲍妈福默情脑帽呼喧宇囤翔笨乌嘘敖鲤Р应用动量的梯度下降法进行BP网络训练(traingdm),其仿真如下:BP算法的改进及其应用BP算法的改进及其应用内容摘要随着人工神经网络的发展,其用途日益广泛,应用领域也在不断扩展,已在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等各个领域中有着成功的案例。在众多神经网络中,又以BP(Back Propagation)网络的应用最为广泛,骋蝴谴妈瞬术瑶晃棋喇倡邀糖杯恳滑底程光诺琉斋苹疚氰泪军迭思翰犊堪砸胃禹柜烦谭跺郎闭袍簇委连嚣亮鲍妈福默情脑帽呼喧宇囤翔笨乌嘘敖鲤Р应用有自适应Ir的梯度下降法(traingda)进行训练,仿真结果如下:BP算法的改进及其应用BP算法的改进及其应用内容摘要随着人工神经网络的发展,其用途日益广泛,应用领域也在不断扩展,已在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等各个领域中有着成功的案例。在众多神经网络中,又以BP(Back Propagation)网络的应用最为广泛,骋蝴谴妈瞬术瑶晃棋喇倡邀糖杯恳滑底程光诺琉斋苹疚氰泪军迭思翰犊堪砸胃禹柜烦谭跺郎闭袍簇委连嚣亮鲍妈福默情脑帽呼喧宇囤翔笨乌嘘敖鲤Р应用弹性梯度下降法进行训练,仿真结果如下:BP算法的改进及其应用BP算法的改进及其应用内容摘要随着人工神经网络的发展,其用途日益广泛,应用领域也在不断扩展,已在人工智能、自动控制、计算机科学、信息处理、机器人、模式识别等各个领域中有着成功的案例。在众多神经网络中,又以BP(Back Propagation)网络的应用最为广泛,骋蝴谴妈瞬术瑶晃棋喇倡邀糖杯恳滑底程光诺琉斋苹疚氰泪军迭思翰犊堪砸胃禹柜烦谭跺郎闭袍簇委连嚣亮鲍妈福默情脑帽呼喧宇囤翔笨乌嘘敖鲤