bp神经网络算法介绍

时间：2023-06-17 14:50:05 浏览：36

1.bp(反向传播)网络是由rumelhart和mccelland领导的科学家于1986年提出的。它是由误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。bp网络可以学习和存储大量的输入输出模式映射，而无需事先揭示描述映射的数学方程。其学习规则是使用最速下降法，通过反向传播调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。bp神经网络模型的拓扑结构包括输入层、隐藏层和输出层。

2.bp神经网络算法是在现有bp神经网络算法的基础上提出的。通过任意选择一组权值，将给定的目标输出直接作为线性方程组的代数和，建立线性方程组，求得解。传统方法不存在局部极小和收敛速度慢的问题，更容易理解。

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排列组合算法简介排列组合算法

1.排列有两种定义，但只有一种计算方法。符合这两个定义的都用这个方法计算。

2.定义的前提是m \\ qn，m和n都是自然数。

3.从n个不同的元素中按一定顺序排列m个元素，叫做从n个不同的元素中取出m个元素的排列。

4.从n个不同的元素中取出m个元素的所有置换数，叫做从n个不同的元素中取出m个元素的置换数。

5.用具体的例子理解上面的定义：4种颜色按照不同的颜色排列，有多少种排列方式，如果是6种颜色。从6种颜色中拿出4种颜色排列。

匈牙利算法介绍匈牙利算法简介

1.匈牙利算法是一种在多项式时间内解决任务分配问题的组合优化算法，是对后一种原始对偶方法的推广。

2.美国数学家哈罗德库恩在1955年提出了这个算法。这个算法之所以被称为匈牙利算法，是因为它很大一部分是基于匈牙利数学家德文希普尔(devin schipule)和拉西小丑(rasi joker)的前期工作。

模拟退火算法介绍模拟退火算法简介

1.模拟退火算法是从固体退火原理推导出来的，是一种基于概率的算法。固体被加热到很高的温度，然后慢慢冷却。加热时，固体内部的粒子随着温度的升高而变得无序，内能增加，而缓慢冷却时，粒子变得有序，在各个温度下达到平衡，最后在常温下达到基态，内能降到最低。

2.模拟退火最早是由n. metropolis等人于1953年提出的。1983年，s .柯克帕特里克等人成功地将退火引入组合优化。它是一种基于蒙特卡罗迭代求解策略的随机优化算法，其出发点是基于物理中固体物质退火过程与一般组合优化问题的相似性。模拟退火算法从某一较高的初始温度开始，在温度参数递减的解空间中随机搜索目标函数的全局最优解，即局部最优解可以概率性地跳出，最终趋于全局最优解。

3.模拟退火算法是一种通用的优化算法。理论上具有概率的全局优化性能。目前，它已广泛应用于工程领域，如超大规模集成电路、生产调度、控制工程、机器学习、神经网络、信号处理等领域。