bp训练网络的设计-bp网络训练好以后怎么用
本篇文章给大家谈谈bp训练网络的设计，以及bp网络训练好以后怎么用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、神经网络结构怎么画-试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点...
- 2、BP神经网络中初始权值和阈值的设定
- 3、小波神经网络
- 4、bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数
- 5、什么是BP神经网络?
神经网络结构怎么画-试画出BP神经网络结构输入层3节点,隐层5节点...
1、BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层（hiddenlayer）和输出层（outputlayer）。用WORD可以画，插入形状。
2、图1 三层BP网络结构 （1）输入层 输入层是网络与外部交互的接口。一般输入层只是输入矢量的存储层，它并不对输入矢量作任何加工和处理。输入层的神经元数目可以根据需要求解的问题和数据表示的方式来确定。
3、输入层神经元节点数S0=N，i=1，2，…，S0； 隐含层神经元节点数S1，j=1，2，…，S1； 神经元激活函数f1[S1]； 权值矩阵W1[S1][S0]； 偏差向量b1[S1]。 输出层神经元节点数S2=M，k=1，2，…，S2； 神经元激活函数f2[S2]； 权值矩阵W2[S2][S1]； 偏差向量b2[S2]。
4、输入信号从输入层节点，依次传过各隐含层节点，然后传到输出层节点，如果在输出层得不到期望输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来通路返回，通过学习来修改各层神经元的权值，使误差信号最小。每一层节点的输出只影响下一层节点的输入。
5、为了便于理解，先画一个三层的全连接神经网络示意图，激活函数都选用sigmoid函数。 全连接神经网络 指除输出层外，每一个神经元都与下一层中的各神经元相连接。网络的第一层为 输入层 ，最后一层为 输出层 ，中间的所有层统称为 隐藏层 。
BP神经网络中初始权值和阈值的设定
1、在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。同权值类似，都需要设定初始值。通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。不是说把W改成B就可以，而是在调节权值的时候就会不断更新阈值（阀值是错别字）因此阈值只会出现1。预设2。
2、Progress下面的Epoch代表迭代次数，Gradient代表梯度，Vaildation Checks代表有效性检查，最后的绿色对勾代表性能目标达成。最后将实际曲线和预测曲线绘制出来，可以看到使用BP神经网络预测的结果曲线基本和实际输出曲线一致。
3、net.iw{1，1}=W0；net.b{1}=B0；net.iw{1，1}=W0；输入层和隐层间的权值，net.b{1}=B0输入层和隐层间的阈值.BP（back propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是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。
4、BP神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。如果使用MATLAB的话不要自己设定，newff之后会自动赋值。 也可以手动：net.IW{}= ； net.bias{}=。一般来说输入归一化，那么w和b取0-1的随机数就行。 Centoer | 发布于2015-11-11 举报| 评论 1 0 BP神经网络的权值是通过对网络的训练得到的。
小波神经网络
小波神经网络和BP神经网络（反向传播神经网络）是两种不同的神经网络模型。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，具有输入层、隐藏层和输出层。它通过反向传播算法来优化网络的权重和偏置，从而实现对输入数据的拟合和分类。BP神经网络适用于解决一般的连续性问题，如模式识别、函数逼近等。
小波变换是以 Fourier 分析为基础的一种新的数学变换手段，它克服了 Fourier变换的局限性以及加窗 Fourier 变换的窗口不变的缺点。小波变换主要通过伸缩和平移实现多尺度细化，突出所要处理的问题细节，有效提取局部信息。
然后根据信号的频率特性，对信号进行时频分析后进行小波包分解。所构造的能量特征向量准确地反映了气门间隙状态下缸盖振动信号能量的变化。实验表明，利用能量特征向量，BP神经网络能更准确地完成从振动信号空间到气门间隙状态空间的非线性映射，能更好地满足柴油机状态检测和故障诊断的要求。
小波神经网络相比于前向的神经网络，它有明显的优点：首先小波神经网络的基元和整个结构是依据小波分析理论确定的，可以避免BP神经网络等结构设计上的盲目性；其次小波神经网络有更强的学习能力，精度更高。总的而言，对同样的学习任务，小波神经网络结构更简单，收敛速度更快，精度更高。
bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数
1、隐层节点数在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。
2、BP神经网络可以拟合任意非线性函数，因为它***用了反向传播算法来训练网络，通过调整网络权重和偏置，可以逐渐逼近任意非线性函数。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，其通过反向传播算法来训练网络。在训练过程中，BP神经网络将输入数据通过网络前向传播，得到输出结果，然后计算输出结果与真实值之间的误差。
3、可以。既然是函数拟合，那么事先就已经有函数表达式了。拟合的只是函数表达式中未知的参数。用神经网络对函数进行拟合，输出的就是未知参数的高精近似值。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
4、Universal ***roximation theorem （Hornik et al.， 1989；Cybenko， 1989） 定理表明：前馈神经网络，只需具备单层隐含层和有限个神经单元，就能以任意精度拟合任意复杂度的函数。这是个已经被证明的定理。
5、首先***用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，然后将这些优化值赋给网络得到优化的BP神经网络，最后用MATLAB仿真平台，对非线性函数的逼近拟合和极值寻优问题进行实验。数值仿真结果表明：经遗传算法优化的BP神经网络能有效地避免原始BP神经网络容易出现的局部极小的缺陷，且具有收敛速度快和精度高等优点。
什么是BP神经网络?
BP网络是一种具有3层或3层以上的阶层型神经网络。上、下层之间各神经元实现全连接，即下层的每一个神经元与上层的每一个神经元都实现权连接，而每一层各神经元之间无连接。
我们最常用的神经网络就是BP网络，也叫多层前馈网络。BP是back propagation的所写，是反向传播的意思。
BP网络是多层前向网络的权值学习***用误差逆传播学习的一种算法（Error Back Propagation，简称BP）。在具体应用该网络时分为网络训练及网络工作两个阶段。在网络训练阶段，根据给定的训练模式，按照“模式的顺传播”→“误差逆传播”→“记忆训练”→“学习收敛”4个过程进行网络权值的训练。
关于bp训练网络的设计和bp网络训练好以后怎么用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
