BP 算法用于实现分类下载

weixin_39821526 2019-05-13 05:30:16

Vc++的程序，简单的bp算法实现数据分类。
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用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络权值的MATLAB程序,内附有详细的注释，大家可是下载学习一下。

目录1.bp算法介绍1.1 背景1.2 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)1.3 神经网络结构的设计1.4 bp算法过程1.4.1 初始化1.4.2 正向更新神经元值1.4.3 反向更新权重与阈值1.4.4 算法停止1.5 bp算法举例2.bp算法理论推导3.bp算法代码举例新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右Smarty

作业2：BP 算法实验报告 1. 算法介绍 BP 算法全称叫做误差反向传播（error Back Propagation，或者叫作误差逆传播）算法。现实任务中使用神经网络时，大多是在是使用 BP 算法进行训练。BP 算法不仅可以用户多层前馈神经网络，还可以用于其它类型的神经网络，例如训练递归神经网络。但通常说“BP 网络”时，一般是指用 BP 算法训练的多层前馈神经网络。 BP 神经网络是这样一种神经网络模型，它是由一个输入层、一个输出层和一个或多个隐层构成，它的激活函数采用 sigmoid 函数，采用

本文旨在研究将鱼鹰算法(Osprey Algorithm, OOA)应用于BP神经网络(Backpropagation Neural Network, BPNN)的优化，以提高其对数据分类预测的准确性和效率。通过引入OOA的全局搜索能力，有效地解决了BPNN易陷入局部最优解的问题，并提高了模型的泛化能力。本文阐述了OOA-BP算法的原理，并通过实例验证了其在数据分类预测任务中的有效性。关键词：鱼鹰算法，BP神经网络，数据分类预测，优化1. 引言。

BP 算法是一个迭代算法，它的基本思想为：(1) 先计算每一层的状态和激活值，直到最后一层（即信号是前向传播的）；(2) 计算每一层的误差，误差的计算过程是从最后一层向前推进的（这就是反向传播算法名字的由来）；(3) 更新参数（目标是误差变小），迭代前面两个步骤，直到满足停止准则（比如相邻两次迭代的误差的差别很小）。下面用图片的形式展示其推到过程数据集：数据集采用Sort_1000pics数据...

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