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BP神经网络在糖尿病危险因素分析中的应用
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目录
神经网络概述
神经网络的研究内容
神经网络的应用领域
BP神经网络模型结构
BP神经网络的构建
第一部分
第二部分
第三部分
第四部分
第五部分
第六部分
L-M/BP神经网络实例
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神经网络的概念
神经网络(works,NN)是由大量的、简单的处理单元(称为神经元)广泛地互相连接而形成的复杂网络系统,它反映了人脑功能的许多基本特征,是一个高度复杂的非线性动力学系统。
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信息的分布表示
运算的全局并行与局部操作
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处理非线性问题
神经网络的特点
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神经网络的研究内容
网络模型与算法研究
生物原型研究
建立理论模型
神经网络应用系统
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BP神经网络的应用领域
预报和职能信息管理
模式识别和图像处理
控制和优化
通信
空间科学
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神经网络研究的意义和目的
通过揭示物理平面与认知平面之间的映射,了解它们相互联系和相互作用的机理,从而揭示思维的本质,探索智能的本源。
争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算机,即神经网络计算机。
研究仿照脑神经系统的人工神经网络,将在模式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计算机所难以达到的效果。
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BP神经网络生物模型结构
胞体(Soma)
枝蔓(Dendrite)
胞体(Soma)
轴突(Axon)
突触(Synapse)
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BP神经元的数学模型
输入: P=(p1,p2,…,pr)
联接权: W=(,,…,)
网络输入公式:a=f(WP+b)
…
输入
1
b
pr
p1
p2
a
∑
f
p3




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两层的BP网络
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