BP人工神经网络，消除样本顺序影响 通过对试验结果的分析会发现，BP网络接受样本的顺序会对训练结果有较大的影响，基本算法比较 “偏爱”较后出现的样本，因此，改进算法为对整个样本集的训练，用“总效果”去实施对权矩阵的修改 ，这就能比较好的解决因样本顺序引起的精度问题和训练的抖动。改进后的算法

介绍了标准BP算法及其优缺点，并针对其存在的缺陷，从各个不同的方面对BP算法提出了改进，并对各种改进方法的原理及优缺点作了详尽的分析，从而使BP神经网络更广泛地应用于各个领域．

首先讲一下这次专题的选题背景 然后简要的介绍一下人工神经网络中的一些重要概念 了解了这些基本概念后 我们就更好的学习BP算法 最后，我们选择一个煤矿井下预测瓦斯浓度的实例掌握简单的BP神经网络算法在matlab中实现。

BP神经网络算法 实现历史数据的样本训练 并对未来数据做出合理预测的案例

BP神经网络算法的改进及在MATLAB中的实现

本文实例讲述了Python实现的三层BP神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 import math import random import string random.seed(0) # 生成区间[a, b)内的随机数 def rand(a, b): return (b-a)*random.random() + a # 生成大小

随着社会的发展，手写体数字识别得到了日益广泛的应用，因此有大量的手写体数字文档整理、查询、统计的工作需要完成,而手写体数字文档识别系统可以轻而易举地完成很多以前难以想象的工作。本系统所设计的手写体数字识别系统包括输入图片、归一化、特征提取、识别等部分,本文所用到的手写体数字样本都是在Windows自带的画图板中手写输入获得的。首先采用MATLAB的imread.m函数读取手写体数字图像,因为字母图像还没有达到提取特征和输入识别的要求,本文中采用自定义的归一化算法进行图像预处理,将灰度化、二值话图像归一化处理,再用逐像素特征提取法提取数字特征。预处理后将提取到的数字特征进行编码作为神经网络的输入

Bp神经网络算法(VC++实现)，包含main函数和BpNet类的控制台程序，带有详细的注释。

此例可采用BP神经网络算法用于设备故障类型的模式识别程序。 本次为变压器故障（均为低压测故障）类型的识别。

人工神经网络和遗传算法都是将生物学原理应用于计算机科学的仿生学理论成果。由于它们具有极强的解决问题的能力，近年来引起了众多学者的兴趣与参与，已成为学术界跨学科的热门专题之一。 在人工神经网络的实际应用中，约90％的人工神经网络模型都是采用BP网络或者是它的变化形式，它也是前馈网络的核心部分，BP网络广泛应用于函数逼近、模式识别／分类、数据压缩等。现已成为人工智能研究的重要领域之一。然而，由于BP算法是一种梯度下降搜索方法，因而不可避免地存在固有的不足，如收敛速度慢、易陷入误差函数的局部极小点，对于较大的搜索空间，多峰值和不可微函数不能有效搜索到全局极小点。 遗传算法作为一种智能化的全局搜索算法，自80年代问世以来便在数值优化、系统控制、结构优化设计等诸多领域的应用中展现出其特有的魅力，同时也暴露出许多不足和缺陷。如完全依赖概率随机地进行操作，虽然可以避免陷入局部极小，但受寻优条件的限制，一般只能得到全局范围内的近似最优解，很难得到最优解；对参数采用二进制编码，人为地将连续空间离散化，导致了计算精度与字符串长度、运算量之间的矛盾；采用随机优化技术，所以要花费大量的时间；算法在交叉、变异的进化过程中随机性较强，致使搜索效率低下，具体表现为进化迭代过程中会出现子代最优个体劣于父代最优个体的“退化”现象；遗传算法虽然具有很强的全局搜索能力，但其局部搜索能力较弱(易出现早熟收敛现象)。 本文主要工作： (1) 对BP神经网络的缺陷进行分析研究，针对BP神经网络收敛度慢的不足，对经典BP网络的单极性Sigmoid传输函数和双极性Sigmoid函数进行数学分析，给出二者不同的数学性质和它们的优先选择方法。 (2) 利用数值计算优化方法对BP神经网络进行改进，提高其收敛速度，本文分别用拟牛顿法、最优步长法和共轭梯度法对BP神经网络学习法进行改进，对各种改进方法进行分析比较，给出各自适用的网络规模，并对其收敛性进行分析证明。 (3) 利用数值计算优化方法对遗传算法的交叉算子、变异算子、编码方式及适应度函数等进行分析研究，给出了基于一维极小化问题的最优策略(Fibonacci法)和近似最优策略(黄金分割法)的交叉和变异算子。 (4) 将擅长全局搜索的遗传算法和局部寻优能力较强的BP算法结合起来，根据GA的交叉、变异和选择算子在全变量空间以较大概率搜索全局解和在解的点附近利用BP神经网络能快速、精确地收敛的特点，融合二者的优点，将二者有机结合，利用遗传算法同时训练神经网络权值和拓扑结构，可以辟免陷入局部极小值，提高算法收敛速度，很快得到问题的全局最优解。 (5) 通过试验对改进后的BP神经网络算法、遗传算法和他们融合方法进行了试验验证。