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《宏源振动》BP神经网络基本原理

作者:宏源振动筛 日期:2015-04-10
        振动筛分机人工神经网络,是在现代神经科学研究的基础上提出的,是反映人脑功能的基本特征,网络的信息处理是由神经元间的相互作用来实现。
        知识与信息的存贮表现为,网络元件互相联结分布的物理联系,网络的学习和识别决定于振动筛分机各神经元连接权系数的动态演化过程。
        神经网络模型各种各样,有代表性的模型主要有以下几种:感知器、线性神经网络、BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织映射网络和反馈神经网络等。
筛分机
        BP网络由输入层、输出层及隐含层组成,隐含层可以有一个或多个,每层可由多个神经元组成。
        其特点是:各层神经元仅仅与相邻层神经元之间相连接;各层内部神经元之间没有连接;各层神经元之间无反馈连接。
        输入信号首先向前传播到隐结点,经过变换函数后,把隐结点的输出信息传到输出结点,经过处理之后再给出输出结果。
        其结构如图_5-1所示:

本文关键词:筛分机,振动筛分机

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