众文网神经网络本科生毕业论文(基于RBF神经网络的时间序列预测研究本科毕业论文,请求帮忙爱问)
1.基于RBF神经网络的时间序列预测研究本科毕业论文,请求帮忙 爱问
我一本正经地胡说一下吧。
多因素时间序列预测是数据挖掘的一个重要研究内容，描述预测指标与影响因素之间存在的潜在关系，被广泛应用于许多领域。经典的预测方法在用于非线性系统预测时有一定的困难，而RBF神经网络具有较好的非线性特性，特别适用于高度非线性系统的处理，为多因素时间序列预测开辟了新的发展空间。
本文对基于RBF神经网络的预测模型进行了深入的研究，并详细研究了对网络输入空间的降维重构。论文主要内容如下： 采用RBF神经网络进行建模训练，并将结果与BP网络比较，仿真实验表明RBF网络的训练速度比BP网络显著加快，具有较好的泛化能力，能有效地应用于多因素时间序列预测。
将灰色关联分析（GRA）引入预处理过程，以消除与预测指标关联度相对小的影响因素，提出了基于GRA的RBF神经网络预测模型的约简，简化了网络结构，提高了预测精度。 针对多因素时间序列各因素之间存在相关性，导致信息重叠的缺点，提出了基于PCA的RBF神经网络预测模型的约简。
文中利用PCA方法对原有指标体系进行处理，提取主成分构成新的指标作为RBF神经网络的输入，优化了网络结构，提高了网络的泛化能力。 将上述两种约简方法相结合，提出了基于GRA-PCA的RBF神经网络预测模型的约简，减少了采集样本数目，提高了建模效率和预测精度。
2.人工神经网络的论文
神经网络的是我的毕业论文的一部分4.人工神经网络 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。
然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。4.1人工神经网络学习的原理 人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。
现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。
首先，给网络的各连接权值赋予（0,1）区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。
这时如果输出为“1”（结果正确），则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”（即结果错误），则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。
如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。
当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
4.2人工神经网络的优缺点 人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于：（1）并行分布性处理 因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。
（2）可学习性 一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境（称为有教师学习），或者对输入进行自适应学习（称为无教师学习），不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性 由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。
而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力 人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。
它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。
（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。
（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性 神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。
神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件（结点） 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。
它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家。
3.数据挖掘中关于神经网络的论文怎么写
我给你发个摘要吧随着4G时代的到来，电信市场的竞争越来越激烈，客户资源成为电信企业竞争的焦点。
而客户消费行为规律是客户知识的重要组成部分，因此基于消费行为认知的客户细分就成为电信企业客户关系管理的重头戏。利用数据挖掘算法针对某一具体的客户消费数据集进行分析，挖掘出有趣的信息，并根据这些有趣的结论进一步调整企业的营销策略。
本文针对当前电信企业在4G客户细分方面的不足，结合电信企业客户的特征通过关联分析来实现对电信企业现有客户的细分，帮助电信企业实现电信客户的合理分类，从而对电信企业的营销策略提出指导性意见。通过对某一运营商的4G客户数据库进行分析，采用Apriori算法发现客户消费行为和消费特点之间有趣的关联规则，并根据这些信息进一步分析，为营销决策者提供一种新的思考问题的视角。
本文的研究思路是对样本数据进行预处理后，将样本数据划分为换4G卡、换4G套餐、换4G终端三大客户群体，再分别计算出月均arpu值、月均mou值、月均dou值，最后利用Clementine软件对三大客户群体的这三个值进行基于MDLP原则的熵分组，得到细分的特征客户群。然后对这些客户群再做进一步的研究，利用Apriori算法产生频繁项集，依据频繁项集产生简单关联规则，挖掘出客户消费行为和细分变量品牌、arpu值、mou值和dou值之间的关联关系，总结出相应的规律，帮助电信企业找到特定消费群体的消费习惯，以此为基础，对所识别出来的消费群体进行有针对性的营销。
4.BP网络就是BP神经网络吗
我研究生三年研究的都是这玩意，很负责任地告诉你，BP网络就是BP神经网络，看你这个题目，你是本科生吧！你这个很简单啊，很多参考书上都有类似的程序，借鉴一下就可以了！
基于BP网络的PID控制器，这怎么解答，呵呵！你去参考一些书就是了，有一本西安电子科技大学出版的关于神经网路的书，很好，里面的程序很多可以拿来用！记住买书的时候不一定非要买BP神经网络方面的书，因为BP神经网络只是N多种神经网络中最常用的一种，所以很少有单讲BP网路的，都是讲神经网络，其中有一章是BP。
5.请问哪位能说说毕业论文答辩的注意事项
毕业论文答辩的注意事项 1、前一天要休息好，答辩时要着装和梳妆整齐。
2、回答问题要自信，吐字清晰，不能含糊不清。 3、对自己熟悉的提问要多讲，或者展开讲，以体现你的基础能力和研究能力。
4、对自己不熟悉的提问要简单回答，并确认你以回答完毕。 5、对根本搞不明白的提问，要谦虚而有礼貌地告诉提问老师，自己在这个问题上还没有太多的理解，会后会努力掌握这方面的知识。
答辩时间是确定的，所以要充分利用3、的建议。 最后，最重要的就是对提问老师有礼貌，在老师提问时，要聚精会神，要把“谢谢老师”多说，印象分在答辩时是最高的。
附：如何写毕业论文 毕业设计和毕业论文是本科生培养方案中的重要环节。学生通过毕业论文，综合性地运用几年内所学知识去分析、解决一个问题，在作毕业论文的过程中，所学知识得到疏理和运用，它既是一次检阅，又是一次锻炼。
不少学生在作完毕业设计后，感到自己的实践动手、动笔能力得到锻炼，增强了即将跨入社会去竞争，去创造的自信心。 这里仅将我们教研室老师近年指导本科毕业生论文中的体会整理出来，希望能对学生毕业论文有所帮助。
1.论文类型 不同的院系，不同的指导教师对本科毕业论文有不同的指导方法，在计算机系，本科毕业论文通常以下面四种类型： 1。1 完成一个不太大的实际项目或在某一个较大的项目中设计并完成一个模块（如应用软件、工具软件或自行设计的板卡、接口等等），然后以工程项目总结或科研报告、或已发表的论文的综合扩展等形式完成论文。
1。2 对一个即将进行的项目的一部份进行系统分析（需求分析，平台选型，分块，设计部分模块的细化）。
例如对一个大中型企业管理信息系统中的财务部分进行调研，分析和设计等，这类工作可以没有具体编程，但应得到有关方面的初步认可，有一定的工作量。 例如打印后有30页以上的报告。
1。3 对某一项计算机领域的先进技术或成熟软件进行分析、比较，进而能提出自己的评价和有针对性创见。
例如XML目前是因特网上新涌现的标记语言，它较HTML有许多无可比拟的优点，其中XML-QL是基于XML提出的一种新型查询语言，分析总结这一新型查询语言并探索它的实现途径是十分有意义的工作。 再如对自由软件数据库系统MySQL，分析总结其在Web应用上的特色，并能将有关技术用于自己研制的系统中。
这类工作要注意把分析和实验相结合，不要只停留在消化上。消化是前提，吸收和转化才是工作的重点。
1。4 对某一个计算机科学中的理论问题有一定见解，接近或达到了在杂志上发表的水平。
例如，解决了一个众所周知的问题，纠正了某杂志上理论的错误且提出解决修正方案，或自己提出有意义的模型，定义，且有定理、命题、或性能比较、分析、测试报告等。 一般而言，第四种较难，在若干年指导本科生毕业论文经验中，只有两位学生采用此形式写出了好的论文，据悉，这两位学生都顺利进入了博士生序列。
2.选题 2。1 有科研项目的老师通常愿意从项目中选取本科生能完成的模块，交给学生作，然后以第一种形式写成论文。
教师熟悉项目，项目有实用背景，一般而言，多数学生经过努力都能完成。但有些科研项目太难，或涉及保密内容，或本科生不容易完成，在这种情况下，教师可能会让已保送为研究生，或确定留校的学生作这类题目。
2。2 学生自选题目，有些学生已联系好毕业后的工作单位，工作单位要求学生作某方面的项目，或已交给学生某方面的项目，经过指导教师认可，认为可作出合格的毕业论文，则可作这方面题目。
这种方式下，学生积极性高，责任心较强，学以致用，一般论文的质量较好且成文后篇幅较大。 2。
3 教师根据社会需求，选择题目。例如，院系行政需要教学，科研和研究生信息管理系统，有的教师指导几位学生分别作大学院系行政管理子系统，博士生硕士生学籍管理子系统等等，有可能开始作出的软件还不很完善，但有了雏形，经过修改后，一般是能够应用的。
有的系统经过下一届本科生毕业实习的改进，就可以实用了。一些对路的、有用户的软件还有可能进一步发展为产品 3 论文的组织安排 依据上述的论文类型，由于各类工作特点的不同，在搜集整理论文的素材、组织安排论文的结构方面，应有所不同，做到有的放矢。
3。1 系统实现型论文：重点收集整理系统体系结构，程序模块调用关系，数据结构，算法，实验或测试等内容，论文结构一般安排如下： （1）引言或背景 （概述题目背景，实现情况，自己开发的内容或模块） 一般谈课题意义，综述已有成果，如”谁谁在文献某某中做了什么工作，谁谁在文献某某中有什么突出贡献“，用“但是”一转，分析存在问题，引出自己工作必要性、意义和价值、创新点和主要思想、方法和结果。
然后用“本文组织如下：第二节第三节。
，第四节。
" 作为这段结束。
（2）系统体系结构（强调系统的整体性，突出自己工作在整体中的位置） （3）主要实现功能的描述（包括模块调用关系，数据结构，算法说明，依据内容多少此部分可安排两到三节） （4）实验或测试 （5）总结 3。 2 应用开发型论文：。
bp神经网络毕业论文
1.本人的毕业设计时给予BP神经网络的水质评价,我对神经网络一无所
我研究生阶段也学习了神经网络，当然主要也是学习了基于误差反向传播算法（BP）的多层感知器（BP神经网络这个称呼是不对的）。
我学习的心得是：
先看丛爽主编的《面向MATLAB的工具箱的神经网络理论与应用》，感觉比较好。
看了差不多之后，强烈建议看外国人写的《Neural Network Design》，作者是Martin Hagan，为什么这本书是非常好的入门、进阶教材呢？因为这本书里把神经网络的学习和MATLAB联系起来了。利用MATLAB来辅助进行实验，领悟神经网络的知识，这是一个非常好的学习模式。
之后，进阶了，自己再看看怎么规划。
希望你能认真学习。
我加了一个神经网络讨论群，气氛还挺好的
38264063
2.基于模拟退火算法的BP神经网络学习方法
模拟退火优化BP神经网络在SMT片式元件焊点质量评价中的应用摘要：针对SMT(surface mount technology：表面组装技术)片式元件焊点缺陷类别繁多、缺陷原因复杂的问题，本文采用模拟退火算法（Simulated annealing）和BP神经网络相结合的方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的片式元件焊点样本数据为例进行分析评价。
结果表明，该方法可以准确的、快速的对焊点缺陷进行识别，从而为焊点质量评价奠定基础。关键词：模拟退火算法 BP神经网络算法 焊点 缺陷 Abstract: There are many kinds of default of SMT (Surface Mount Technology) solder joints, and the reasons of these default solder joints are rather complex. This paper combines simulated annealing with BPNN to establish a SMT solder joint estimate model, and apply it to inspect the test sample which from the product line. The result show that the SABP can check out the types of default solder joint quickly.Keywords: Simulated annealing BP neural networks Solder joint Default引言焊点作为连接元器件与印制板的中介，起着电气互联与机械支撑的作用，焊点的好坏直接影响着电路板的工作状态。
焊点缺陷类型繁多、缺陷类型难于识别、缺陷原因错综复杂，难于处理[1]。目前SMT生产线焊点检测一般采用在线测试为主，关键工序使用光学检测设备或者借助人工目检的方法进行焊点检测。
这种方法过于依赖人工，不能做到完全可靠的对焊点质量进行鉴别。而智能鉴别方法通过学习大量样本，获取样本特征信息与因果关系，能够做到对焊点缺陷可靠的鉴别。
BP神经网络自上世纪90年代以来发展比较快速、应用较为广泛的一种网络，这个网络由大量神经元有机组合而成的一个具有高度自适应的非线性系统，它通过大量样本学习来挖掘隐含在样本的因果关系，因而可以表达复杂的非线性关系。但是由于采用梯度训练法，不可避免地存在易陷入局部最小的问题。
对于神经网络的改进方法有很多种，如变步长法、变尺度法、积累误差校正法、与遗传算法相结合的改进方法，这些改进方法相对标准BP算法有了一定程度的提高，但是在收敛速度与精度方面不能达到要求，或者操作方法比较复杂。本文采用SABP（模拟退火优化BP神经网络）方法建立了SMT片式元件焊点质量评价的模型，并应用这个模型对生产现场采集的焊点样本数据进行分析评价。
结果表明，该方法可以较好的、快速的完成对焊点质量的评价。
3.我研究BP神经网络,想问下插做数据如何用,起到什么作用,求详解
多看看文献吧神经网络可以用作分类、聚类、预测等。
神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。
虽然BP网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。 首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。
对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。 其次，BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。
对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。 再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。
因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。 最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。
也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。
4.人工神经网络的论文
神经网络的是我的毕业论文的一部分4.人工神经网络人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。
逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理。这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。
然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。
虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。4.1人工神经网络学习的原理人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。
现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。 所以网络学习的准则应该是：如果网络做出错误的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。
首先，给网络的各连接权值赋予（0,1）区间内的随机值，将“A”所对应的图像模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。
这时如果输出为“1”（结果正确），则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能做出正确的判断。 如果输出为“0”（即结果错误），则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。
如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。
当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够做出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。
4.2人工神经网络的优缺点人工神经网络由于模拟了大脑神经元的组织方式而具有了人脑功能的一些基本特征，为人工智能的研究开辟了新的途径，神经网络具有的优点在于：（1）并行分布性处理因为人工神经网络中的神经元排列并不是杂乱无章的，往往是分层或以一种有规律的序列排列，信号可以同时到达一批神经元的输入端，这种结构非常适合并行计算。同时如果将每一个神经元看作是一个小的处理单元，则整个系统可以是一个分布式计算系统，这样就避免了以往的“匹配冲突”，“组合爆炸”和“无穷递归”等题，推理速度快。
（2）可学习性一个相对很小的人工神经网络可存储大量的专家知识，并且能根据学习算法，或者利用样本指导系统来模拟现实环境（称为有教师学习），或者对输入进行自适应学习（称为无教师学习），不断地自动学习，完善知识的存储。（3）鲁棒性和容错性由于采用大量的神经元及其相互连接，具有联想记忆与联想映射能力，可以增强专家系统的容错能力，人工神经网络中少量的神经元发生失效或错误，不会对系统整体功能带来严重的影响。
而且克服了传统专家系统中存在的“知识窄台阶”问题。（4）泛化能力人工神经网络是一类大规模的非线形系统，这就提供了系统自组织和协同的潜力。
它能充分逼近复杂的非线形关系。当输入发生较小变化，其输出能够与原输入产生的输出保持相当小的差距。
（5）具有统一的内部知识表示形式，任何知识规则都可以通过对范例的学习存储于同一个神经网络的各连接权值中，便于知识库的组织管理，通用性强。虽然人工神经网络有很多优点，但基于其固有的内在机理，人工神经网络也不可避免的存在自己的弱点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
（2）神经网络不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。（3）神经网络把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。
（4）神经网络的理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。4.3神经网络的发展趋势及在柴油机故障诊断中的可行性神经网络为现代复杂大系统的状态监测和故障诊断提供了全新的理论方法和技术实现手段。
神经网络专家系统是一类新的知识表达体系，与传统专家系统的高层逻辑模型不同，它是一种低层数值模型，信息处理是通过大量的简单处理元件（结点） 之间的相互作用而进行的。由于它的分布式信息保持方式，为专家系统知识的获取与表达以及推理提供了全新的方式。
它将逻辑推理与数值运算相结合，利用神经网络的学习功能、联想记忆功能、分布式并行信息处理功能，解决诊断系统中的不确定性知识表示、获取和并行推理等问题。通过对经验样本的学习，将专家知识。
5.BP神经网络中的激励函数除了S型函数,还有什么函数
一般来说，神经网络的激励函数有以下几种：阶跃函数 ，准线性函数，双曲正切函数，Sigmoid函数等等，其中sigmoid函数就是你所说的S型函数。
以我看来，在你训练神经网络时，激励函数是不轻易换的，通常设置为S型函数。如果你的神经网络训练效果不好，应从你所选择的算法上和你的数据上找原因。
算法上BP神经网络主要有自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法（traingdx）,Levenberg-Marquardt反向传播算法（trainlm）等等，我列出的这两种是最常用的，其中BP默认的是后一种。数据上，看看是不是有误差数据，如果有及其剔除，否则也会影响预测或识别的效果。
6.哪位英语达人帮我把我的毕业设计概要翻译成英文啊,文字不多,帮帮
Abstract
In this paper, BP neural network model and structure, BP learning rules, based on the construction of the BP neural network forecasting model to study the neural network size, the ability to promote such issues. And the establishment of the BP neural network model, a single-hidden multi-input-output system, product sales forecast changes in the structure of the network node of the hidden layer optimization, an effective solution of the hidden layer neural network node selection issue.
This paper briefly introduced the neural network of sales and basic knowledge of the basic concepts of data mining, various models. BP gave a briefing on neural networks in MATLAB in the design and implementation, on how to create a MATLAB BP neural network, the network how to initialize, training and simulation, and introduced the paper often used some of MATLAB function. Matlab and programming designed by the network.
This paper was the actual sales forecast study to prove that this model established by the research and effective use is made of. Not only simplifies the network structure, and improve the forecast accuracy. More satisfactory results, the paper established by the Help BP Neural networks based on the sales forecast model with better forecasting capabilities and better promotion of capacity building verified paper-based BP neural network of sales forecasting model of effectiveness and universality .
This paper in their predecessors on the basis of research results, for display complex market economic system needs an objective, to the author's own views and opinions, and they put into practice, hoping to play a role in the practical work.
Key words: neural networks, BP algorithm, MATLAB, sales forecasts
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