1) improved BP neural network
改进型BP神经网络
1.
Nonlinear correction of methane sensor based on improved BP neural network;
基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正
2.
Genetic algorithms were used to optimize the initial weights and threshold of the improved BP neural network in simulation.
该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题。
2) improved BP neural networks model
改进BP神经网络模型
1.
Comprehensive evaluation on water quality for cascade hydropower stations in Supa River basin based on improved BP neural networks model;
基于改进BP神经网络模型的苏帕河流域梯级电站水质综合评价
3) improved BP-NN model
改进的BP神经网络模型
1.
This paper puts forward the improved BP-NN model and sums up the most affecting settlement factor of highway soft foundation.
通过对模型的建立、训练和验证,以及与其他方法的对比表明,改进的BP神经网络模型在非线性建模方面具有泛化性强、计算精度高、操作简便的独特优势,具有广阔的工程应用前景。
4) modified BP neural network
改进BP神经网络
1.
A new expressway ramp OD matrix estimation model was presented based on the modified BP neural network in order to deal with the deficiency of the hypothesis that each vehicle remaining on line moved off the freeway with the same probability.
针对高速公路出入口OD矩阵推算方法中假设每一留线车辆以等概率驶离高速公路的不足,提出了基于改进BP神经网络的高速公路出入口OD矩阵推算模型,并设计了OD推算神经网络。
5) improved BP neural network
改进BP神经网络
1.
Application of improved BP neural network to groundwater environmental quality evaluation;
改进BP神经网络在地下水环境质量评价中的应用
2.
Forecast water consumption with improved BP neural network;
应用改进BP神经网络进行用水量预测
3.
Highway traveling passenger volume forecast based on improved BP neural network;
基于改进BP神经网络的公路旅游客流量预测
6) improved BP neural network
改进的BP神经网络
1.
As artificial neural network method not only possesses ability of self-taught, self-organized and high non-linear mapped, but also can consider both quantitative and quanlitative factors, based on improved BP neural network, a lot of neural network models are established to predict parameters of surfac.
利用大量的地表移动实际观测数据样本对该网络模型进行训练和学习,并用该网络模型对地表移动参数进行预计,结果表明,该改进的BP神经网络具有收敛速度快、预计参数精度高的优点,从而为开采沉陷地表移动预计中参数的选取提供了新方法。
2.
On the basis of the gray prediction models(the equidistant gray model,the non-equidistant gray model,the optimized gray model) and the improved BP neural network models(the gradient descending algorithm of having momentum and Levenberg-Marquardt algorithm),the mechanical characteristics of the concrete-lined shaft wall are predicted.
1作为预测预报软件开发工具,采用灰色预测模型(等距灰色模型、非等距灰色模型、优化灰色模型)及改进的BP神经网络预测模型(有动量的梯度下降法、Levenberg-Marquardt算法)对混凝土井壁结构的受力状态进行预测。
补充资料:神经网络BP算法
分子式:
CAS号:
性质:它是D.Rumellart等人提出的一个监督训练多声能神经网络的算法,每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算:一遍向前传播计算,从输入层开始,传递各层并经过处理后,产生一个输出,并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量;一遍向反向传播计算,从输出层至输入层,利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础,戏剧性地扩展了神经网络的使用范围,产生了许多应用成功的实例,对神经网络研究的再次兴起过很大作用。
CAS号:
性质:它是D.Rumellart等人提出的一个监督训练多声能神经网络的算法,每一个训练范例在网络中经过两遍传递计算:一遍向前传播计算,从输入层开始,传递各层并经过处理后,产生一个输出,并得到一个该实际输出和所所需输出之差的差错矢量;一遍向反向传播计算,从输出层至输入层,利用差错矢量对权值进行逐层修改。BP算法有很强的数学基础,戏剧性地扩展了神经网络的使用范围,产生了许多应用成功的实例,对神经网络研究的再次兴起过很大作用。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条