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时间:2019-04-26
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1、实用文案学号:XXXXXXX题目:基于BP神经网络的函数逼近仿真实例学院:信息学院专业:计算机科学与技术姓名:XXX指导教师:XXX完成日期:2011年5月9日标准文档实用文案摘要BP(BackPropagation)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向网络,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。在人工神经网络的实际应用中,绝大部分的神经网络模型都采用BP网络及其变化形式。它也是前向网
2、络的核心部分,体现了人工神经网络的精华,在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域获得了极为有效而广泛的应用。本文利用自行设计的BP网络开发工具,通过一个简单的三层BP神经网络模拟了对正弦函数(y=sin(x))的逼近过程,并通过设置不同的网络参数初步探讨了学习率、动量项等因素对BP网络收敛性的影响。全文共分为六个部分,第一部分介绍了BP神经网络的相关背景知识及算法相关公式的数学推导,这也是设计本次函数逼近网络模型的理论基础;第二部分详细介绍了本次函数逼近所采用的网络模型、逼近函数及相关参数,并通过实验给出设置相关参数的经验知识;第三部分介绍了系统设
3、计思路、过程及相关细节,并包含核心代码展示;第四部分给出一次运行示例;第五部分是我对于BP神经网络及本次仿真的自我认识与评价;第六部分是结束语。关键词:BP网络;函数逼近;仿真标准文档实用文案AbstractBPneuralnetworkmodelisaMultilayerFeedforwardNetworkmodelwhichwasfirstproposedbyaresearchteamledbyscientistsRumelhartandMcCellandin1986.TrainedbyErrorBack-propagationAlgorithm
4、,nowitisoneofthemostwidelyusedneuralnetworkmodels.BPnetworkisabletolearnandstorevariousinput-outputmappingrelationshipswithoutpreviouslyknowingtheexactmathematicsfunctionwhichrevealsthem.AsthecoreofFeedforwardNetworkandessenceofArtificialNeuralNetwork,itiswidelyusedinfieldssuch
5、asFunctionapproximation,Patternrecognition,ClassificationandDatacompression.Thisthesisusesa3-layerBPneuralnetworktosimulatetheprocessofapproximatingtheSinefunctionandbysettingdifferentnetworkparametersitalsobrieflydiscussestheinfluenceofcertainfactorssuchaslearning-rateonthecon
6、vergenceofthisprocess.Thetextisdividedinto6parts.ThefirstpartintroducessomebackgroundknowledgeofBPneuralnetworkandthemathematicsfoundationofit,whichisalsothefoundationofmysystem.Thesecondpartdiscussesmyneuralnetworkmodel,theapproximatedfunctionandsomeimportantpointsofdesigningi
7、ndetail.Thethirdpartgivestheprocess,someideasandrelateddetailsinsystemdesigning,whichalsoincludessomecorecode.Thefourthpartdisplaysarunningexampleandstatisticsofthesystem.Thefifthpartisaself-evaluationofthesystemandapproximatingprocess.Thesixthpartistheconclusion.Keywords:BPneu
8、ralnetwork;Functionapproximation;Simulation标准文档实用文案目录序
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