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人工神经网络bp 算法是用于数学建模Alife.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world GA_nn.c 基于遗传算法优化神经网络结构源程序,输入数据文件sample Patmat.c 基于遗传算法提取基元图形源序 -bp artificial neural network algorithm is used mathematical modeling based on genetic algorithms Alife.c artificial life simulatio
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BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。-
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神经网络算法程序，对数学建模的同学很有用处。谢谢大家喜欢。-Neural network algorithm procedures, mathematical modeling of the students very useful. Thank you all like it.
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反向传播算法也称BP算法。由于这种算法在本质上是一种神经网络学习的数学模型，所以，有时也称为BP模型。-Back-propagation algorithm, also known as BP algorithm. As a result of this algorithm is essentially a neural network to learn the mathematical model, therefore, sometimes referred to as BP model.
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反向传播算法也称BP算法。由于这种算法在本质上是一种神经网络学习的数学模型，所以，有时也称为BP模型。-Back-propagation algorithm, also known as BP algorithm. As a result of this algorithm is essentially a neural network to learn the mathematical model, therefore, sometimes referred to as BP model.
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反向传播算法也称BP算法，是一种神经网络学习的数学模型，解决多层前向神经网络的权系数优化-Back-propagation algorithm, also known as BP algorithm is a neural network study of the mathematical model and solve multi-layer feedforward neural network weights optimization
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人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络
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数学建模中常用的神经网络程序，共有三部分，这是第一部分，是参加校赛是编写的-Mathematical modeling of neural network used in the procedure, a total of three parts, this is the first part of the tournament to participate in the preparation of school
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This book gives an introduction to basic neural network architectures and learning rules. Emphasis is placed on the mathematical analysis of these networks, on methods of training them and on their application to practical engineering problems in suc
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摘 要： 介绍BP算法神经网络由线拟舍方法，并借助MATLAB工具箱函数将它运用于方解石色散特性研
究，通过拟合效果图，误差曲线，误差范数反映BP神经网络的优越性，体现BP算法较高的预测能力和良好的泛化能
力，并且可以自动地确定数学模型．精确度高，原理也较简单，尤其对复杂的输入输出系统具有更好的效果。-Abstract： Curve fitting method of BP neural network was introduced and applied in the model of
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数学建模中的常用算法 - 算法分析 - 道客巴巴
数学建模中的常用算法 成都信息工程...最优化理论的三大非经典算法: 模拟退火法SA、神经网络NN、遗传算法GA 近几年的...
-Commonly used mathematical modeling algorithm- Algorithm Analysis- Road passenger Baba mathematical modeling algorithms used in the Chengdu Univers
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非线性微分方程的人工免疫网络数学模型，适合于高水平研究者-Nonlinear differential equation mathematical model of artificial immune network, suitable for high-level researchers
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matlab在数学建模中的应用，含有多种神经网络的matlab实现方法以及具体源代码-Matlab in the application of mathematical modeling, contain a variety of neural network of matlab method as well as the specific source code
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BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程，此代码能实现BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-BP network can learn and store a lot of input and output model mapping relations, without prior reveals describe the mapping relation mathematical equations, the code can realiz
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人工神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型-The artificial neural network is an application similar to the structure of the brain synaptic connections to the mathematical model of information processing
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2001年北京大学数学建模竞赛判别程序-bp网络-Peking University in 2001 Mathematical Contest in Modeling Judgment Procedure-bp network
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《神经网络设计》本书介绍了神经网络的基本结构和学习规则，重点是对这些神经网络的数学分析，训练方法和神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等工程实践问题中的应用-The book introduces the basic structure of the neural networks and learning rules focus on the mathematical analysis of these neural networks, training methods and neura
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最全的基于MATLAB的30个神经网络案例分析pdf文件，适用于模式识别以及数学建模-Most complete 30 based on MATLAB neural network case analysis of PDF file, suitable for pattern recognition and mathematical modeling
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LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别，数学建模经典模型-LVQ neural network prediction- Face towards the recognition, the classical model of mathematical modeling
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简单介绍神经网络基础知识和各重要深度学习流行模型，含有详细的数学推到公式。(A brief introduction to the basic knowledge of neural networks and the important depth of learning popular models, containing detailed mathematical push to the formula.)
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