简要探讨了BP神经网络的学习过程与主要参数，分析了基于BP神经网络的中文分词算法，并在用 joone-editor建立的神经网络模型中加以实验。
2022-01-10 16:45:49
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作为深度学习领域的破冰之作,BP神经网络重新燃起了人们对深度学习的热情.它解决了DNN中的隐层传递中的权重值的计算问题.那么,BP算法思想是什么?它又是如何实现的呢?这就是本文的研究内容.
2022-01-10 00:15:47
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心电信号的准确判别是实现心电监测系统智能诊断的关键。为提高心电信号的分类精度，研究了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database样本专家标注心拍进行统计分析，选择正常心拍、室性早搏、左束支传导阻滞心拍和右束支传导阻滞心拍作为神经网络识别目标，采用主成分分析法提取25个心拍特征作为样本向量。仿真结果表明，改进BP神经网络具有较好的分类识别能力，整个样本分类准确率为98.4%。算法收敛速度快，分类精度高，有助于检测和诊断心脏疾病。
2022-01-09 23:31:35
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针对传统PID整定控制效果差且单纯神经网络整定存在参数学习和调整困难等问题，提出了一种基于改进模糊神经网络的PID参数整定方法。在该方法中，PID控制器的控制参数采用基于Mamdani模型的模糊神经网络进行自适应整定，模糊神经网络参数采用混沌遗传算法离线粗调和BP算法在线细调的方式进行学习和调整，仿真结果表明该整定策略动态响应快、误差控制精度高且网络中各节点及参数物理意义明确。最后分别从模糊规则数的变化及适应度函数的选取两方面提出两种优化方案，仿真结果表明增加模糊规则数或采用不同的适应度函数都有利于进一步减小控制误差。
2022-01-09 21:36:39
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