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    http://www.cnblogs.com/wentingtu/archive/2012/06/05/2536425.html一，什么是BP"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...

  • BP神经网络简单流程

    具体来说，对于如 下的只含一个隐层的神经网络模型：(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误 差的反向传播，从输出层到隐含层，最...

  • 如何将BP神经网络做出来的模型，将其作为粒子群算法（PSO）里的目标函数，人工智能

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  • 基于BP神经网络的颜色补偿模型

    该方法通过合适的训练集对BP神经网络进行大量训练,得到光照变化前后图像像素点之间的映射关系,从而建立了在渐变光照环境下的颜色恒常性模型.该方法不需要内建约束的自适应模型,对于输入的数据不需要对表面属性做特定假设,拥有自适...

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    BP神经网络,bp神经网络预测模型,Python浏览：825星 · 资源好评率100%包含BP神经网络的原理算法模型，并使用BP神经网络对数据进行分类bp 神经网络算法.zip浏览：51bp 神经网络...

  • BP神经网络模型 课件.ppt

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    基于BP神经网络的板材热轧轧制压力和变形抗力预报模型[A];第四届中国金属学会青年学术年会论文集[C];2008年 8 耿民;陶剑青;BP神经网络的板材热轧轧制压力和变形抗力预报模型[A]...

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