BP神经网络案例
背景介绍
BP（Back Propagation）神经网络是一种多层前馈神经网络，通过梯度下降法进行训练，其基本思想是利用输出层的误差来估计其直接前导层的误差，再利用这个误差估计更前一层的误差，如此一层一层地反向传播下去，从而获得所有其他各层的误差估计，BP神经网络通常由输入层、隐含层和输出层组成，其中隐含层可以是一层或多层，每个神经元与相邻层的神经元通过权重连接，并通过激活函数进行非线性变换。
应用案例
辛烷值预测案例
数据集：spectra_data.mat中包含两组数据，即NIR（p）和octane（t），每条数据有401个特征值。
数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并对数据进行归一化处理。
网络构建：使用newff函数创建BP神经网络，设置隐含层神经元个数为9，传递函数为tansig和purelin，训练函数为trainlm。
网络训练：设置训练参数，包括迭代次数、学习速率和目标最小误差等，使用train函数对网络进行训练。
仿真测试：使用sim函数对测试集进行仿真，得到预测结果。
性能评价：计算相对误差和决定系数R^2，并绘制真实值与预测值的对比图。
MNIST手写数字识别
数据集：MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本是一个28x28的灰度图像。
数据预处理：将图像数据展平为一维向量，并进行归一化处理。
网络构建：使用newff函数创建BP神经网络，设置输入层神经元个数为784（28x28），输出层神经元个数为10（对应0-9的数字），隐含层神经元个数根据实验确定。
网络训练：设置训练参数，包括迭代次数、学习速率和目标最小误差等，使用train函数对网络进行训练。
仿真测试：使用sim函数对测试集进行仿真，得到预测结果。
性能评价：计算识别准确率，并与其他分类算法进行比较。
BP神经网络在许多实际应用中表现出色，特别是在模式识别和预测领域，也存在一些局限性，如容易陷入局部最优解、训练时间长等，为了克服这些局限性，研究人员提出了许多改进方法，如加入动量项、自适应学习率等，深度学习的发展也为BP神经网络的应用提供了新的思路和方法。
以上内容就是解答有关“bp神经网络案例”的详细内容了，我相信这篇文章可以为您解决一些疑惑，有任何问题欢迎留言反馈，谢谢阅读。
原创文章，作者：K-seo，如若转载，请注明出处：https://www.kdun.cn/ask/694298.html
微信扫一扫 
