BP网络与SPSS统计分析软件预测建模方法研究(PDF 72页)

主要目录：
第一章 文献综述和论文选题的意义
第二章 BP网络在选矿建模中的应用
第三章 相关分析在选矿建模中的应用
第四章 回归分析和BP刚络在选厂预测建模中的应用
第五章 BP神经嘲络模型的改进
第六章 结论
主要内容：
为了模拟大脑信息处理的机理，人工神经网络具有以下基本属性【4】：
(1)非线性非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。人工神经元处于激活或抑制两种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。
(2)非局域性一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局域性。联想记忆是非局域性的例子。
(3)非定常性人工神经网络具有白适应性、自组织、自学习能力。
神经网络不但处理的信息可以有各种变化，而且在处理信息的同时，非线性动力系统本身也在不断地变化。
(4)非凸性一个系统的演化方向，在一定条件下将取决于每个特定的状态函数，例如能量函数，它的极值相应于系统比较稳定的状态。
非凸性是指这种函数有多个极值，故系统具有多个较稳定的平衡态，这将导致系统演化的多样化。
人工神经网络模型是一种并行分布处理模型，主要探索认知过程的微结构，也就是说，在网络层次1-模拟人的认知活动。一个模型相当于一个神经网络，通常一个模型解决一个问题。因此模型必然是多种多样的，它们之间必然有许多共同的特性，因此有必要给出一个能包容所有具体模型的总体框架，作为我们了解神经信息处理的基础。我们可以用以下八个方面【51来介绍一个网络模型。
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