基于matlab的bp神经网络的仿真与实现论文.doc

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1、2012届毕业设计论文基于MatLab的BP神经网络的仿真与实现院、部：计算机与信息科学学院学生姓名：指导教师：职称讲师专业：计算机科学与技术班级：完成时间：2012年5月摘要摘要本文首先说明课题研究的目的和意义，评述课题的国内外研究现状，引出目前存在的问题。然后分析了神经网络算法的基本原理，给出经典神经网络算法的具体实现方法，总结神经网络算法的特点，并给出神经网络算法的基本流程。采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法。将神经网络算法应用于函数逼近，样本分类和样本含量估计问题中，并分析相关参数或算法对运行结果的影响。最后对BP神经网络算法进行了展望。关键字:神

2、经网络；BP神经网络；函数逼近；样本分类—I—ABSTRACTABSTRACTFirst,theresearchpurposeandsignificanceofneuralnetworkisexpoundedinthisarticle.Commentarystudiescurrentsituationattheproblemhomeandabroad.Leadstotheexistingproblems.andthenhaveanalyzedalgorithmicbasalprincipleofneuralnetworks,Givealgorithmicconcer

3、tofclassicsneuralnetworksouttherealizationmethod.Summingupthecharacteristicsofneuralnetworkalgorithm.Neuralnetworkalgorithmisgiventhebasicprocesses.ThearithmeticofBPneuralnetworkisrealizedinMatlabsoftware.ThealgorithmappliesofBPneuralnetworkstothefunctionapproximationproblem，Sampleclas

4、sificationandcomputestheswatch  content.Andanalysisofrelevantparametersontheresultsofalgorithm.Finally,TheBPneuralnetworkalgorithmisOutlook.Keywords:Neuralnetwork；BPneuralnetwork；Functionapproximation;Sampleclassfication—II—目录目录摘要IABSTRACTII目录III前言V第一章绪论-1-1.1人工神经网络的研究背景和意义-1-1.2神经网络的发

5、展与研究现状-2-1.2.1神经网络的发展-2-1.2.2神经网络的现状-3-1.3神经网络的研究内容和目前存在的问题-3-1.3.1神经网络的研究内容-3-1.3.2神经网络研究目前存在的问题-3-1.4神经网络的应用-4-第二章神经网络结构及BP神经网络-5-2.1神经元与网络结构-5-2.1.1生物神经元-5-2.1.2人工神经元-6-2.1.3人工神经网络的构成-6-2.2BP神经网络及其原理-9-2.2.1BP神经网络定义-9-2.2.2BP神经网络模型及其基本原理-9-2.3BP神经网络的主要功能-10-2.4BP网络的优点以及局限性-11-第三章BP神

6、经网络在实例中的应用-13-3.1基于MATLAB的BP神经网络工具箱函数-13-3.1.1BP网络创建函数-14-3.1.2神经元上的传递函数-14-3.1.3BP网络学习函数-15-—IV—目录3.1.4BP网络训练函数-15-3.2BP网络在函数逼近中的应用-15-3.2.1问题的提出-15-3.2.2基于BP神经网络逼近函数-16-3.2.3不同频率下的逼近效果-19-3.2.4讨论-21-3.3仿真实验-21-3.3.1BP神经网络MATLAB设计-21-3.3.2各种BP学习算法MATLAB仿真-23-3.3.3各种算法仿真结果比较与分析-26-3.3.

7、4调整初始权值和阈值的仿真-27-3.3.5其他影响因素仿真-29-3.4BP网络在样本含量估计中的应用-30-3.4.1问题的提出-30-3.4.2基于BP神经网络对胆固醇含量估计-31-3.4.3不同条件下的输出结果-33-3.4.4讨论-35-3.5BP神经网络在样本分类中的应用-36-3.5.1问题的提出-36-3.5.2基于BP神经网络的样本分类-36-3.5.3不同算法条件下的不同测试过程以及输出结果-38-3.5.4讨论-42-结论-43-参考文献1致谢2—IV—前言前言BP神经网络是目前人工神经网络模式中最具代表性,应用最广泛的一种模型,具有自学