1) BP neutral network
无线BP网络
2) BP linear neural network
BP线性神经网络
3) GA-BP network
GA-BP网络
1.
Optimization of Forming Process for Sheet Metal Multi-objective Based on GS Theory and GA-BP Network
基于GS理论与GA-BP网络的板料多目标成形工艺优化
2.
In order to examine transformer momentarily to exclude possible fault in time, three kinds of artificial neural network were applied in the transformer fault diagnosis, such as the BP network, the GA-BP network, and RBF network.
为了随时检测变压器状态,及早发现并排除变压器可能存在的故障,笔者将3种不同的神经网络(即BP网络、GA-BP网络与RBF网络)应用于变压器故障诊断中,分别介绍了这3种网络的结构及原理,故障诊断采用MATLAB语言编程实现。
4) BP network
BP网络
1.
BP Network Treatment of the Data Concerning Relationship between Coal Specific Heat-Capacity and Volatile matters in Coal;
煤的比热容与挥发分关系数据的BP网络处理
2.
Feasibility of mine ventilation system BP network evaluation method;
矿井通风系统BP网络评价法的可行性研究
3.
Adaptive active noise control in ducts based on BP network;
基于BP网络的管道自适应有源消声研究
5) BP neural network
BP网络
1.
Data mining of yarn quality based on BP neural network;
基于BP网络的成纱质量预测的数据挖掘
2.
Application of BP Neural Network Based on the Improved Genetic Algorithm in Forecast of Storage Reliability;
基于遗传算法的BP网络在导弹武器系统元器件贮存可靠性预测中的应用
3.
Multi-Layer BP Neural Network Comprehensive Evaluation on the Ability to Integrated Passenger Transportation on the Urban and Rural Roads;
城乡客运一体化实现能力多层BP网络综合评价
6) Back-Propagation Network
BP网络
1.
Through comparing the linear model with back-propagation network.
采用均匀设计法,研究离子膜扩展阴极电解法对低浓度含铜废水的处理效果,得到了反应条件与回收效果之间的线性模型,并比较了线性预测模型和BP网络的预测效果。
2.
It introduces a new method based on back-propagation network to predict the reinforced concrete s corrosion speed by chlorine ion.
本文介绍了人工神经网络在土木建筑工程中的应用现状,提出了应用BP网络来预测受 腐蚀的钢筋混凝土中氯离子的侵蚀速度的方法。
3.
After introducing the model and algorithm of back-propagation network, a trained BP network of three layers is used to calculate the maximum of elastic moment of middle span of two-way slab.
介绍了前馈型BP神经网络的模型及其算法 ,在分析双向板弹性内力时 ,建立了一个三层的BP网络 ,将该网络进行训练后计算四边简支双向板跨中弹性最大弯矩。
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