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基于BP网络数据分类设计目录一.前馈神经网络简介一.前馈神经网络简介二.BP神经网络简介三.BP神经网络的工作原理三.BP神经网络的工作原理三.BP神经网络的工作原理三.BP神经网络的工作原理三.BP神经网络的工作原理三.BP神经网络的工作原理四.BP网络的特点五.BP网络的建立及执行五.BP网络的建立及执行五.BP网络的建立及执行六.BP网络应用于模式分类六.BP网络应用于模式分类六.BP网络应用于模式分类六.BP网络应用于模式分类六.BP网络应用于模式分类六.BP网络应用于模式分类六.BP网络应用于模式分类六.BP网络应用于模式分类七.BP网络的其他学习算法的应用1.采用梯度法进行学习 前向神经网络BP算法采用最速下降寻优算法,即梯度法。假设有N对学习样本,采取批处理学习方法,目标函数: 其中、分别为第K对样本的期望输出和实际输出向量。E反映网络输出与样本的总体误差。学习过程就是通过修改各神经元之间的权值,使得目标函数E的值最小,权值按下列公式修正: 其中,为学习速率。七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用七.BP网络的其他学习算法的应用八.结论