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误差反向传播神经网络模拟软件

软件 1994年第8期15卷 1-8页

作者：吴简彤张树侠哈尔滨船舶工程学院

本文介绍了误差反向传播神经网络(简称BP神经网络)的基本工作原理及模拟软件包的使用方法。利用它可以对模式识别、人工智能等方面的应用问题进行神经计算模拟。最后,给出了一个异或(XOR)问题的应用实例。

关键词：神经网络误差反向传播模拟软件应用程序

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误差反向传播卷积神经网络的权值更新

信息工程大学学报 2021年第5期22卷 537-544页

作者：朱奕坤郭从洲李可吴限量信息工程大学河南郑州450001

误差反向传播卷积神经网络在误差反向传播中的权值更新对网络结构的优化、显卡的设计制造以及底层源代码编写都具有很重要的指导意义。针对目前关于权值更新的基础算法分析不足的问题,以简单的误差反向传播卷积神经网络为例,将卷积神经... 详细信息

误差反向传播卷积神经网络在误差反向传播中的权值更新对网络结构的优化、显卡的设计制造以及底层源代码编写都具有很重要的指导意义。针对目前关于权值更新的基础算法分析不足的问题,以简单的误差反向传播卷积神经网络为例,将卷积神经网络的结构中共用的卷积层、池化层、激活函数以及损失函数的权值更新方法进行了推导,并给出了严密的数学证明。最后,利用经典的分类模型进行试验验证,清晰地诠释了监督学习卷积神经网络误差反向传播过程中权值更新的计算过程。

关键词：卷积池化前馈学习误差反向传播权值更新

脉冲神经网络的多脉冲定时误差反向传播算法研究

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脉冲神经网络的多脉冲定时误差反向传播算法研究

作者：巩祖正西北师范大学

学位级别：硕士

最近几年来，随着多层前馈脉冲神经网络监督学习研究的快速发展，越来越多的研究成果表明基于脉冲精确定时编码的脉冲神经网络是神经系统处理信息的基础。很多研究者借鉴传统人工神经网络的误差反向传播算法，给出了脉冲神经网络基于梯... 详细信息

最近几年来，随着多层前馈脉冲神经网络监督学习研究的快速发展，越来越多的研究成果表明基于脉冲精确定时编码的脉冲神经网络是神经系统处理信息的基础。很多研究者借鉴传统人工神经网络的误差反向传播算法，给出了脉冲神经网络基于梯度下降的学习规则。而且本文旨在解决多层前馈脉冲神经网络监督学习中的两个基本问题：(1)如何定义多脉冲误差函数以及构建脉冲神经网络多脉冲定时误差反向传播算法;(2)如何设计有效的多脉冲定时信息编码方法以实现对具体问题求解的脉冲神经网络监督学习计算模型。本文针对多脉冲精确定时编码信息的特点，定义了新型的多脉冲误差函数，并提出了一种新型的基于多脉冲误差反向传播的多层前馈脉冲神经网络监督学习算法。通过构建输出层和隐含层神经元突触权值的梯度下降学习规则，实现了脉冲神经网络突触权值的自动调整。该算法克服了现存学习算法中对输出层神经元仅能发放一个脉冲的限制，可使网络中所有层的神经元发放多个脉冲，提高了应用脉冲神经网络解决复杂问题的能力。本文通过一组模拟实验展示了多脉冲误差反向传播算法在各种学习情况下，对一系列学习任务的学习能力。首先，通过对单脉冲序列的学习验证了对于给定输入脉冲序列，脉冲神经网络能够训练出一个理想的脉冲序列。其次，通过对多脉冲序列的学习展示了脉冲神经网络能够有效地学习不同的目标脉冲序列。最后，多任务脉冲序列的学习显示了脉冲神经网络对于不同的输入模式能够并行地完成多模式的学习。实验结果表明了该算法能够在误差反向传播学习过程中能够有效地完成不同的学习任务，并实现了对脉冲序列复杂时空模式的学习。本文将多脉冲定时误差反向传播算法应用到非线性模式分类问题，验证该算法对非线性模式分类问题的求解能力。首先，结合线性脉冲序列编码的特点，分别对Fisher Iris数据集和Wisconsin乳腺癌数据集的数据进行编码，使该算法分别在不同学习模式下对Fisher Iris分类以及Wisconsin乳腺癌基准分类问题进行学习。实验表明多脉冲学习的分类准确率比单脉冲学习得到有效地提高。其次，分别对多脉冲神经网络中突触个数、隐藏层神经元个数两个参数进行了分析。实验结果显示突触个数和隐含层神经元个数会影响该算法的学习能力。

关键词：脉冲神经网络监督学习误差反向传播精确定时编码分类问题

讲座:人工神经网络　第三讲:误差反向传播学习算法及B-P网络

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自动化与仪器仪表 1997年第3期 46-52页

作者：黄家英葛一楠蔡勇四川联合大学成都大学西南工学院

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基于误差反向传播的入侵检测系统的研究

通信技术 2008年第5期41卷 125-127页

作者：梅挺代群任伟成都医学院信息研究所四川成都610083 成都信息工程学院光电系四川成都610225

构建了一种基于误差反向传播神经网络的入侵检测系统总体架构,分析了该系统的各组成模块和功能要求。重点阐述了基于误差反向传播的入侵检测分析模块的设计方案,研究入侵分析过程中的几个关键问题并给出了解决方法。最后给出了基于误差... 详细信息

构建了一种基于误差反向传播神经网络的入侵检测系统总体架构,分析了该系统的各组成模块和功能要求。重点阐述了基于误差反向传播的入侵检测分析模块的设计方案,研究入侵分析过程中的几个关键问题并给出了解决方法。最后给出了基于误差反向传播网络的检测算法流程。

关键词：误差反向传播入侵检测神经网络滥用入侵异常入侵

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改进误差反向传播法神经网络对手写数字识别

电子设计工程 2021年第23期29卷 20-24页

作者：于文生张轩雄上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

针对传统的误差反向传播法神经网络出现训练时间长、识别准确率不高、参数更新不精确、过于依赖初始值等问题进行改进优化。为了提高误差反向传播法对手写数字的识别准确率,在已有的神经网络基础上,改进误差反向传播法神经网络激励算法... 详细信息

针对传统的误差反向传播法神经网络出现训练时间长、识别准确率不高、参数更新不精确、过于依赖初始值等问题进行改进优化。为了提高误差反向传播法对手写数字的识别准确率,在已有的神经网络基础上,改进误差反向传播法神经网络激励算法,使用新的激活函数,优化参数的更新,取交叉熵函数并引用BatchNorm算法。采用MNIST数据集对搭建的神经网络进行训练、测试,优化了神经网络的训练速率和识别精度。实验表明,改进后的误差反向传播算法神经网络对比手写数字的识别准确率提高了4%。

关键词：误差反向传播神经网络激活函数交叉熵函数 BatchNorm算法识别精度

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基于误差反向传播神经网络的人脸检测方法

网络安全技术与应用 2015年第1期 38-38,42页

作者：唐守军广东开放大学广东理工职业学院广东510091

随着社会发展的需求,在人与人的交流中,人脸面部视觉信息发挥越来越重要的作用。人脸检测、识别被广泛应用在金融支付、信息安全、公安刑侦、访问控制等方面,具有不易伪造、便捷、稳定等特点。同时,人脸图像受光照条件、成像角度等因素... 详细信息

随着社会发展的需求,在人与人的交流中,人脸面部视觉信息发挥越来越重要的作用。人脸检测、识别被广泛应用在金融支付、信息安全、公安刑侦、访问控制等方面,具有不易伪造、便捷、稳定等特点。同时,人脸图像受光照条件、成像角度等因素影响,需要利用准确的识别系统,获取真实图像。本文对误差反向传播神经网络进行概述,并探究其在人脸检测中的具体应用,为人脸检测提供科学依据。

关键词：人脸检测误差反向传播神经网络算法

基于误差反向传播算法的多装侦察数据型号识别方法

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电子信息对抗技术 2019年第6期34卷 18-22,60页

作者：张译方旷生玉梁璟徐晶电子信息控制重点实验室

为解决广域战场空间中,多装侦察数据、混叠参数的型号识别问题,提出一种基于误差反向传播算法的多装侦察数据型号识别方法。通过对各类装备信息进行建模,考虑不同装备的截获误差,进而能够自适应生成识别算法进行数据处理。进一步,提出... 详细信息

为解决广域战场空间中,多装侦察数据、混叠参数的型号识别问题,提出一种基于误差反向传播算法的多装侦察数据型号识别方法。通过对各类装备信息进行建模,考虑不同装备的截获误差,进而能够自适应生成识别算法进行数据处理。进一步,提出基于误差反向传播算法的型号识别方法,解决参数混叠下的型号识别问题。工程实践表明,该方法能够规避不同装备的测量误差影响,普遍提升型号识别的准确度;同时,该方法通过样本数据不断训练网络模型,显著提升特征参数混叠情况下的识别率。

关键词：雷达型号识别神经网络误差反向传播

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基于误差反向传播神经网络的PM2.5预测

电脑知识与技术 2018年第11X期14卷 180-181页

作者：付彦丽武警工程大学陕西西安710086

针对使用传统预测方式,对空气中PM2.5的质量浓度进行预测,难以获得准确的结果这样的问题,提出了一种基于误差反向传播神经网络的PM2.5预测方法。将宝鸡市空气质量监测站的历史监测数据作为分析对象,进行PM2.5小时浓度预测建模。BP神经... 详细信息

针对使用传统预测方式,对空气中PM2.5的质量浓度进行预测,难以获得准确的结果这样的问题,提出了一种基于误差反向传播神经网络的PM2.5预测方法。将宝鸡市空气质量监测站的历史监测数据作为分析对象,进行PM2.5小时浓度预测建模。BP神经网络能够使用梯度下降法不断对网络连接权值和阈值进行修正,针对PM2.5质量浓度预测这种非线性的问题具备较为精准的分析处理能力。仿真结果证明,使用BP神经网络对PM2.5质量浓度进行预测,其结果具备一定的有效性和精准度。

关键词： PM2.5预测误差反向传播神经网络