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《宏源振動》BP神經網絡基本原理

作者:宏源振動篩 日期:2015-04-10
        振動篩分機人工神經網絡,是在現代神經科學研究的基礎上提出的,是反映人腦功能的基本特征,網絡的信息處理是由神經元間的相互作用來實現。
        知識與信息的存貯表現為,網絡元件互相聯結分布的物理聯系,網絡的學習和識别決定于振動篩分機各神經元連接權系數的動态演化過程。
        神經網絡模型各種各樣,有代表性的模型主要有以下幾種:感知器、線性神經網絡、BP神經網絡、徑向基函數神經網絡、自組織映射網絡和反饋神經網絡等。
篩分機
        BP網絡由輸入層、輸出層及隐含層組成,隐含層可以有一個或多個,每層可由多個神經元組成。
        其特點是:各層神經元僅僅與相鄰層神經元之間相連接;各層内部神經元之間沒有連接;各層神經元之間無反饋連接。
        輸入信号首先向前傳播到隐結點,經過變換函數後,把隐結點的輸出信息傳到輸出結點,經過處理之後再給出輸出結果。
        其結構如圖_5-1所示:

本文關鍵詞:篩分機,振動篩分機

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