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文檔簡介

1、數學建模與數學實驗,神經網絡,目的,內容,學習神經網絡的基本原理與方法。,1、人工神經元數學模型,4、BP神經網絡應用,3、BP神經網絡Matlab工具箱函數,2、BP神經網絡,一、人工神經元數學模型,BP神經網絡的拓撲結構如圖所示。,1.BP神經網絡結構：,2BP神經網絡學習算法及流程,以三層BP神經網絡為例，它的訓練過程包括以下幾個步驟：,BP神經網絡的流程圖：,三、BP神經網絡Matlab工具箱函數,net=newff(PR, S1,S2,SN, TF1,TF2,TFN, BTF, BLF, PF),網絡經過177次訓練后，雖然網絡的性能還沒有達到0，但是輸出的均方誤差已經很小了，MSE

2、2.95307e-006，誤差曲線如圖1所示。為更直觀地理解網絡輸出與目標向量之間的關系，見圖2所示。 plot(P,T,-,P,Y,o),圖1 BP神經網絡訓練誤差曲線圖 圖2 訓練后BP神經網絡仿真圖,To Matlab exp12_4_1.m,BP神經網絡測試結果圖,To Matlab exp12_4_2.m,To Matlab exp12_4_3.m,練習,1、蠓蟲分類問題 生物學家試圖對兩種蠓蟲（Af與Apf）進行鑒別，依據的資料是觸角和翅膀的長度，已經測得了9只Af和6只Apf的數據如下： Af: (1.24,1.27)，(1.36,1.74)， (1.38,1.64)，(1.38

3、,1.82)，(1.38,1.90)，(1.40,1.70)，(1.48,1.82)，(1.54,1.82)，(1.56,2.08)； Apf: (1.14,1.82)，(1.18,1.96)，(1.20,1.86)，(1.26,2.00)，(1.28,2.00)，(1.30,1.96). （i）根據如上資料，如何制定一種方法，正確地區(qū)分兩類蠓蟲； （ii）對觸角和翼長分別為(1.24,1.80)，(1.28,1.84)與(1.40,2.04)的三個標本，用所得到的方法加以識別； （iii）設Af是寶貴的傳粉益蟲，Apf是某疾病的載體，是否應該修改分類方法.,2、人口預測下表是從北京統(tǒng)計年鑒中給出的 1980-2010年的北京城近郊區(qū)戶籍人口統(tǒng)計結果作為樣本數據，

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