在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB自主构建一个三层BP（Backpropagation）神经网络，并用它来训练MNIST数据集。MNIST是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，代表0到9的手写数字。 我们需要了解BP神经网络的基本结构。BP神经网络是一种多层前馈网络，由输入层、隐藏层和输出层组成。在这个案例中，我们有784个输入节点（对应MNIST图像的像素），30个隐藏层节点，以及10个输出节点（代表0-9的10个数字）。这种网络结构可以捕捉图像中的复杂特征并进行分类。 MATLAB文件"bp1.m"和"bp2.m"很可能包含了实现神经网络训练的核心算法。BP算法的核心是反向传播误差，通过梯度下降法更新权重以最小化损失函数。在训练过程中，网络会逐步调整权重，使得预测结果与实际标签之间的差距减小。 "pain1.m"可能是主程序文件，负责调用其他函数，初始化网络参数，加载MNIST数据，以及进行训练和测试。"train_MNIST.mat"和"test_MNIST.mat"则分别存储了训练集和测试集的数据。MATLAB的`.mat`文件格式用于存储变量，这使得我们可以方便地加载和使用预处理好的数据。 在训练过程中，通常会绘制损失曲线来监控模型的学习进度。损失曲线展示了随着训练迭代，网络的损失函数值的变化情况。如果损失值持续下降，表明网络正在学习，而损失曲线趋于平坦可能意味着网络已经过拟合或者训练接近收敛。 输出的精确度是衡量模型性能的关键指标。在MNIST数据集上，高精确度意味着网络能够正确识别大部分手写数字。为了得到精确度，我们会计算模型在测试集上的预测结果，并与实际标签进行比较。 总结来说，这个项目涵盖了以下关键知识点： 1. BP神经网络：包括前馈网络结构、反向传播算法和梯度下降优化。 2. MATLAB编程：利用MATLAB实现神经网络的搭建和训练。 3. 数据集处理：MNIST数据集的加载和预处理。 4. 模型训练：权重更新、损失函数和损失曲线的绘制。 5. 模型评估：通过精确度来衡量模型在测试集上的性能。 以上就是关于MATLAB自主编写的三层BP神经网络训练MNIST数据集的相关知识。这样的项目对于理解深度学习和神经网络原理具有重要的实践意义。

### LED透镜光损失分析 #### 一、LED透镜的材料种类及其特性 LED透镜根据材料的不同，主要分为硅胶透镜、PMMA透镜、PC透镜以及玻璃透镜四大类。 1. **硅胶透镜** - **特点**：硅胶透镜因其优异的耐高温性能（可承受高达200℃以上的温度，适用于过回流焊过程），被广泛用于直接封装在LED芯片上。 - **应用**：通常体积较小，直径范围在3-10mm之间，适合用于对体积要求较为严格的场合。 2. **PMMA透镜** - **成分**：光学级PMMA，即聚甲基丙烯酸甲酯，俗称亚克力。 - **优点**：生产效率高，可通过注塑工艺快速成型；透光率高，3mm厚度时可达93%左右。 - **缺点**：耐温性较差，热变形温度约为90℃，需注意光源与灯罩的距离控制，以防过热。 3. **PC透镜** - **成分**：光学级PC，即聚碳酸酯。 - **优点**：生产效率高，同样可通过注塑工艺快速成型；耐温性较好，可承受130℃以上的温度。 - **缺点**：透光率略低于PMMA，约为87%。 4. **玻璃透镜** - **特点**：透光率极高，可达97%，并且耐高温。 - **缺点**：易碎，制造非球面透镜较难，生产效率低且成本较高。 #### 二、LED透镜的应用分类 LED透镜根据其在LED照明系统中的位置，可以分为一次透镜和二次透镜两大类。 1. **一次透镜** - **定义**：直接封装或粘合在LED芯片支架上的透镜。 - **功能**：能够有效收集LED芯片发出的光线，并调整其出光角度，常见的角度有160°、140°、120°、90°甚至60°等。 - **材料**：多使用PMMA或硅胶材料。 2. **二次透镜** - **定义**：独立于LED芯片的透镜，但在应用时紧密相连。 - **功能**：进一步聚焦LED发出的大角度光（一般为90-120°），实现更精确的光束角（例如5°至80°）。 - **材料**：通常采用PMMA或玻璃材质。 #### 三、LED透镜规格分类 根据透镜的设计原理，可以将其分为穿透式和全反射式两类。 1. **穿透式透镜** - **原理**：光线经过透镜曲面折射后聚集，曲面的曲率半径由特定公式计算得出。 - **应用**：适用于大角度（40-80°）的聚光需求，如台灯、路灯等。 - **特点**：透镜侧面的光线利用率较低。 2. **全反射式透镜** - **原理**：除了正面聚光外，侧面也通过全反射原理收集并反射光线。 - **应用**：能有效提高光线利用率，获得更为均匀的光斑效果。 - **特点**：可根据需求设计不同的表面结构，以实现不同的光照效果。 #### 四、LED透镜模组 1. **定义**：将多个单个透镜集成在一个整体中，形成多头透镜模组。 2. **优势**：节省生产成本，提高产品一致性，节省空间，更容易实现大功率照明需求。 #### 五、光损失斟酌 在LED照明系统中，考虑到光通量的实际分布、外壳透镜透过率以及溢出光损失等因素，合理的光分布设计显得尤为重要。 1. **光分布设计** - 为了满足标准要求，需要通过透镜将平行光束进行扩散处理。 - 设计中将灯具外罩分割成矩形小单元，通过不同曲率半径的椭球面实现不同方向上的扩散效果，从而优化光分布。 2. **光通量利用** - 双向曲率曲面透镜可以自由地分配光输出，更高效地利用光通量，减少不必要的光损失和眩光。 - 完全透明的PMMA灯饰或灯罩可能在光源中心产生眩光，而在光源外围亮度急剧下降，这在某些应用场景中需要避免。 LED透镜的选择与设计对于提高LED照明系统的光效和视觉舒适度至关重要。通过对透镜材料、应用类型、规格设计以及光损失等方面进行综合考量，可以实现更加高效和均匀的光分布。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

交叉熵损失函数：交叉熵损失函数（cross-entropy loss）是一种用于评估分类模型预测结果的损失函数。它被广泛应用于深度学习中，尤其是在图像识别、自然语言处理等任务中。 在分类问题中，我们通常将每个样本分为不同的类别，并用一个概率分布来表示它属于各个类别的可能性。对于一个样本，如果真实标签为y，模型给出的预测概率分布为p，则其交叉熵损失可以定义为： L(y, p) = - (y * log(p) + (1-y) * log(1-p))

ThermoCalc是用于计算房间的散热（热量损失）的程序，该程序基于用于建造墙壁的墙壁材料

今天小编就为大家分享一篇PyTorch的SoftMax交叉熵损失和梯度用法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

通过E866，RHIC和LHC实验数据研究了在p-A（或d-A）碰撞中来自J /ψ产生的进入胶子的能量损失效应。 通过拟合E / J生产截面比RW（Fe）/ Be（xF）的E866实验数据，提取每单位路径长度dE / dL = 2.18±0.14 GeV / fm的胶子平均能量损失。 所得结果表明，进入的胶子比入射的夸克损失更多的能量。 通过将理论结果与E866，RHIC和LHC实验数据进行比较，发现由于入射胶子（夸克）能量损失而引起的核抑制随着运动变量xF（或y）的增加而减少（增加）。 入射胶子的能量损失效应在从到的宽能范围内抑制J /ψ产生中起着重要作用，对于高能（例如RHIC和LHC能量），入射夸克能量损失的影响可以忽略。 。

通过分析掘进机液压系统的能量传递过程和功率损失,探讨了系统过热的危害。对系统进行热平衡分析,阐述了油箱和冷却器的设计过程。利用SimulationX对系统的温度、热量及热量变化率进行仿真,得出了温度响应曲线并分析了冷却器关键参数对系统温升的影响。为掘进机冷却系统设计以及参数优化提供了可靠的依据。

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使用pytorch写的mobilenet v2代码，详细注释，可以生成训练集和测试集的损失和准确率的折线图，详细注释了神经网络的搭建过程