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1、!"#$%"&’()"$科技广场利用36786&实现&’神经网络的设计北京交通大学计算机与信息技术学院杨雁宁河南财经学院电教计算中心王峰&’网络，即多层前馈神经网络，因其采用误差反3,.23（,.+）6!"’,/’,6#（3（,.+）43（+H9））向传播算法（())*)&+,-’)*.+/+01*2，即&’算法）而得式中，#为一常数项，它决定上一次的权值对本次权名，是目前应用最为广泛的神经网络之一。主要应用于值的影响。模式识别、函数逼近、数据压缩及预测等领域。美国的二、&’网络的36786&实现3+045*)-公司推出的36786&软件包既是一种非常在36786&神
2、经网络工具箱中，有很多方便的构实用有效的科研编程软件环境，又是一种进行科学和建神经网络的函数。对&’网络的实现可以分为四步：工程计算的交互式程序。36786&本身带有神经网络创建、初始化、训练和仿真。工具箱，可以大大方便权值训练，减少训练程序工作9$创建2=5LL。量，有效的提高工作效率。创建一个?层的&’神经网络的格式如下：一、&’网络模型的拓朴结构*$+E2=5LL&’网络一般由三层组成，即输入层、隐含层、输出*$+E2=0（LL’;，MC9C!⋯C?N，O7P97P!⋯7P?Q，层。层与层之间采用全互连方式。9:%:年，;*<=)0&7P，&8P，’P）>=,4
3、—?1=@A*2证明了一个三层的&’网络可以完成任参数意义：’;输入向量的取值范围。意的2维到B维的映射。隐含层的神经元均采用C型C1第R层的神经元个数，总共?层。函数。输出层可以是线性神经元，也可以是对数C形神7L1第R层的传递函数，缺省值为“0+2A1/”。经元。&7P&’网络训练函数，缺省为“0)+12@B”。假设&’神经网络每层有!个节点，作用函数为非&8P权值和阈值学习函数，缺省为“@=+)2/DB”。线性的C1/B*1D型函数，一般采用（"#）E9（F9G$HI），学’P性能函数，缺省值为“BA=”。习集包括%个样本模式（&’，(’）。对第)个学习样本!$
4、初始化12（10）。使用2=5LL创建前馈神经网络（)E9，!，⋯，%）后，网络会自动地初始化权值和阈值，缺省值都是"。2如果要设置这些初始值，可以使用函数12（10）。*$+’,E!-,./’,，/’,E（"*$+’,）JE"格式：*$+E12（102=0）节点,的输入总各记为*$+’,，输出记为/’,，则：S$训练0)+12。神经网络的权值和阈值初始化以后，如果任意设置网络初始权值，那末对每个输入样板’，就可以对网络进行训练。在训练的过程中，网络的权值网络输出与期望输出（0’,）间误差为和阈值被反复地调整，以减少网络性能函数2=0$.=)HL*)BP,2的值，直到
5、达到预先的要求。12!1（2!0H/）!F!’’,’,T$仿真A1B（）。仿真函数A1B（）用来对网络&’网络的权值修正公式为进行仿真。利用此函数，可以在网络训练前后分别进行3’,E3（’,+）G!",.K’,输入输出的仿真，以作比较，从而对网络进行修改评价。"（"*$+’,）（0’,4/’,），对于输出节点三、设计实例"E$建立一个两层的&’神经网络$输入的范围是［",.#$（"*$+）!"’535,，对于输入节点’,%-9"］，第一层采用正切C形神经元，第二层采用线性神上式中引入学习速率，是为了加快网络的收敛速经元。样本输入’和目标输出7为：度，通常权值修正公式中
6、还需加入惯性参数，从而有：’EM"9!ST#UV%:9"N；TU河南科技!""#$%上制作强大地图功能的控件—D6:I华北水利水电学院李小根姜彤D6:H/3AD6:I是D6:H/3A公司推出的一个用来境中工作，最终用户可以通过他们熟悉的应用程序来将电子地图的直观内容展现给用户的控件，它能够将访问地图数据。数据用地图的形式显示出来，它能够集成到多种可视通过D6:I，可以完全按照开发者的意愿在应用化高级编程语言中进行功能的开发，可以用来制作专程序中加入强大的制图功能。开发者可以按点、按专题地图，使人们对数据的理解更加直观、更易于理解，题渲染区域、按饼图或直方图等等来显示数
7、据。启用而且能够提供丰富的信息。本文主要对D6:H/3AD6:I的分析功能，可以分组和组织数据、执行搜索或D6:I的功能进行详细介绍，以及如何应用它作为平在一个指定的半径、矩形区域或指定的点的周围选择台来研制公路地理信息系统。地图图元。例如，D6:I能够显示哪一分店最接近您最一、D6:H/3AD6:I的功能大的客户，可以计算客户和商店之间的距离；还可以D6:I是一个提供给应用程序开发人员的工具。显示去年花销最大的客户；并按销售额给表示商店的它提供了一个最简单和最节约成本的方法，用来将地符号进行颜色编码。所有这些结合在一起就是您的数图化功能嵌入到新的和
