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  • 神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回 归模型,用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数...
  • 利用BP神经网络算法对数据进行分类处理,根据分类结果正确率来判断BP神经网络模型的优劣.但是BP神经网络对测试集数据的测试效果并不代表对其他数据具有同样的测试效果而且易产生过拟合,所以采用交叉验证与BP神经...
  • 网上找到的资源,代码比较基础,内有自带数据,可运行,大家可以下下来进行学习。
  • 基于BP神经网络的数据分类BP(BackPropagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量...

    基于BP神经网络的数据分类

    BP(Back

    Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output

    layer)。

    1 传统的BP算法简述

    BP算法是一种有监督式的学习算法,其主要思想是:输入学习样本,使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练,使输出的向量与期望向量尽可能地接近,当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成,保存网络的权值和偏差。具体步骤如下:

    (1)初始化,随机给定各连接权及阀值。

    (2)由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出

    (3)计算新的连接权及阀值,计算公式如下:

    (4)选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。

    传统的BP算法,实质上是把一组样本输入/输出问题转化为一个非线性优化问题,并通过负梯度下降算法,利用迭代运算求解权值问题的一种学习方法,但其收敛速度慢且容易陷入局部极小,为此提出了一种新的算法,即高斯消元法。

    2 改进的BP网络算法

    2.1

    改进算法概述

    此前有人提出:任意选定一组自由权,通过对传递函数建立线性方程组,解得待求权。本文在此基础上将给定的目标输出直接作为线性方程等式代数和来建立线性方程组,不再通过对传递函数求逆来计算神经元的净输出,简化了运算步骤。没有采用误差反馈原理,因此用此法训练出来的神经网络结果与传统算法是等效的。其基本思想是:由所给的输入、输出模式对通过作用于神经网络来建立线性方程组,运用高斯消元法解线性方程组来求得未知权值,而未采用传统BP网络的非线性函数误差反馈寻优的思想。

    2.2

    改进算法的具体步骤

    对给定的样本模式对,随机选定一组自由权,作为输出层和隐含层之间固定权值,通过传递函数计算隐层的实际输出,再将输出层与隐层间的权值作为待求量,直接将目标输出作为等式的右边建立方程组来求解。

    (1)随机给定隐层和输入层间神经元的初始权值。

    (2)由给定的样本输入计算出隐层的实际输出。

    (3)计算输出层与隐层间的权值。以输出层的第r个神经元为对象,由给定的输出目标值作为等式的多项式值建立方程。

    (4)重复第三步就可以求出输出层m个神经元的权值,以求的输出层的权矩阵加上随机固定的隐层与输入层的权值就等于神经网络最后训练的权矩阵。

    3 计算机运算实例

    %% 清空环境变量

    clc

    clear

    %% 训练数据预测数据

    data=importdata('test.txt');

    %从1到768间随机排序

    k=rand(1,768);

    [m,n]=sort(k);

    %输入输出数据

    input=data(:,1:8);

    output =data(:,9);

    %随机提取500个样本为训练样本,268个样本为预测样本

    input_train=input(n(1:500),:)';

    output_train=output(n(1:500),:)';

    input_test=input(n(501:768),:)';

    output_test=output(n(501:768),:)';

    %输入数据归一化

    [inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

    %% BP网络训练

    % %初始化网络结构

    net=newff(inputn,output_train,10);

    net.trainParam.epochs=1000;

    net.trainParam.lr=0.1;

    net.trainParam.goal=0.0000004;

    %% 网络训练

    net=train(net,inputn,output_train);

    %% BP网络预测

    %预测数据归一化

    inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);

    %网络预测输出

    BPoutput=sim(net,inputn_test);

    %% 结果分析

    %根据网络输出找出数据属于哪类

    BPoutput(find(BPoutput<0.5))=0;

    BPoutput(find(BPoutput>=0.5))=1;

    %% 结果分析

    %画出预测种类和实际种类的分类图

    figure(1)

    plot(BPoutput,'og')

    hold on

    plot(output_test,'r*');

    legend('预测类别','输出类别')

    title('BP网络预测分类与实际类别比对','fontsize',12)

    ylabel('类别标签','fontsize',12)

    xlabel('样本数目','fontsize',12)

    ylim([-0.5 1.5])

    %预测正确率

    rightnumber=0;

    for i=1:size(output_test,2)

    if

    BPoutput(i)==output_test(i)

    rightnumber=rightnumber+1;

    end

    end

    rightratio=rightnumber/size(output_test,2)*100;

    sprintf('测试准确率=%0.2f',rightratio)

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    a4c26d1e5885305701be709a3d33442f.png

    展开全文
  • 包含BP神经网络的原理算法模型,并使用BP神经网络对数据进行分类
  • 1.BP神经算法 例题: from sklearn.neural_network import MLPClassifier import numpy as np # x0=np.array([[1.24,1.27],[1.36,1.74],[1.38,1.90],[1.38,1.82],[1.38,1.90],[1.40,1.70],[1.48,1.82],[1.54,...

    前言:

    BP神经网络预测见下:
    https://blog.csdn.net/MrMaurice/article/details/88384215?spm=1001.2014.3001.5501

    了解了np.r_ 和c_
    https://blog.csdn.net/weixin_41797117/article/details/80048688?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162843097516780255252558%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=162843097516780255252558&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-1-80048688.first_rank_v2_pc_rank_v29&utm_term=np.r_&spm=1018.2226.3001.4187

    BP神经算法理论

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    例题1:bp分类

    在这里插入图片描述

    from sklearn.neural_network import MLPClassifier
    import numpy as np
    # x0=np.array([[1.24,1.27],[1.36,1.74],[1.38,1.90],[1.38,1.82],[1.38,1.90],[1.40,1.70],[1.48,1.82],[1.54,1.82],[1.56,2.08],[1.14,1.78],[1.18,1.96],[1.20,1.86],[1.26,2.00],[1.28,2.00],[1.30,1.96]])
    # x=np.array([[1.24,1.80],[1.28,1.84],[1.40,2.04]])
    # g=np.hstack([np.ones(9),2*np.ones(6)])
    # print(x0)
    x0=np.array([[1.14,1.18,1.20,1.26,1.28,1.30,1.24,1.36,1.38,1.38,1.38,1.40,1.48,1.54,1.56],[1.78,1.96,1.86,2.00,2.00,1.96,1.72,1.74,1.64,1.82,1.90,1.70,1.82,1.82,2.08]]).T
    y0=np.r_[np.ones(6),np.zeros(9)]
    md=MLPClassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=15)
    md.fit(x0,y0)
    x=np.array([[1.24,1.80],[1.28,1.84],[1.40,2.04]])
    pred=md.predict(x)
    print(md.score(x0,y0))
    print(md.coefs_)
    print("属于各类的概率",md.predict_proba(x))
    print("三个特判样本点的类别",pred)
    

    在这里插入图片描述
    如上为神经元15个
    在这里插入图片描述

    例题2:bp预测

    在这里插入图片描述

    #程序文件Pex17_5.py
    from sklearn.neural_network import MLPRegressor
    from numpy import array, loadtxt
    from pylab import subplot, plot, show, xticks,rc,legend
    rc('font',size=15); rc('font',family='SimHei')
    a=loadtxt("Pdata17_5.txt"); x0=a[:,:3]; y1=a[:,3]; y2=a[:,4];
    md1=MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=10)
    md1.fit(x0, y1); x=array([[73.39,3.9635,0.988],[75.55,4.0975,1.0268]])
    pred1=md1.predict(x); print(md1.score(x0,y1));
    print("客运量的预测值为:",pred1,'\n----------------');
    md2=MLPRegressor(solver='lbfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=10)
    md2.fit(x0, y2); pred2=md2.predict(x); print(md2.score(x0,y2));
    print("货运量的预测值为:",pred2); yr=range(1990,2010)
    subplot(121); plot(yr,y1,'o'); plot(yr,md1.predict(x0),'-*')
    xticks(yr,rotation=55); legend(("原始数据","网络输出客运量"))
    subplot(122); plot(yr,y2,'o'); plot(yr,md2.predict(x0),'-*')
    xticks(yr,rotation=55)
    legend(("原始数据","网络输出货运量"),loc='upper left'); show()
    
    

    数据集可以私我

    展开全文
  • 随着我国葡萄酒业的逐步发展,葡萄酒生产企业的...其中将这178个样本的65%作为训练样本,另外35%作为测试样本,用训练样本对BP神经网络进行训练可以得到相对应的分类模型,在利用训练好的模型对测试样本进行分类识别。
  • 本例中包含两层BP神经网络模板程序(可以直接调用,可定制中间层神经元个数,设置学习率,绘制衰减曲线,可用于简单的模式识别和预测)、一个调用的例程(包括简单的数据预处理如归一化的使用,测试结果准确率为98.3...
  • 基于BP神经网络,测试集辛烷值含量预测结果对比
  • 手动搭建了一个bp神经网路,对乳腺癌数据集进行分类。数据集从sklearn中获得,神经网络用numpy手动搭建。手动搭建了一个bp神经网路,对乳腺癌数据集进行分类。数据集从sklearn中获得,神经网络用numpy手动搭建。
  • BP神经网络预测模型

    千次阅读 2021-09-12 15:15:49
    BP神经网络是一种人工神经网络,其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。 1、基本概念 感知器 代表BP神经网络中的单个节点。 其包含:输入项、权重、偏置、激活函数、输出。 下图可以看出其详细信息: 其中...

    一、BP神经网络简单介绍

    BP神经网络是一种人工神经网络,其主旨是一种进行分布式并行信息处理的数学模型。
    其内部包含一个或多个隐含层

    1、基本概念

    感知器

    代表BP神经网络中的单个节点。
    其包含:输入项、权重、偏置、激活函数、输出。
    下图可以看出其详细信息:
    感知器介绍

    其中Xi代表输入、Wi代表权重、b代表偏置、f代表激活函数。
    引入偏置b的原因在于让其模型适用于更多情况。
    图中的工作流程为:从输入端开始,沿着箭头指向乘以相关权重系数后加和(还需加偏重),加和后得到的结果作为激活函数的输入再次计算,此时得到的结果作为此节点的输出。
    一个节点的输出将作为下一个节点的输入,依次计算,直到得到最终的输出。
    以上工作流程也被称为BP神经网络正向传播
    在这里插入图片描述
    注明:以上图片来源于B站视频:最容易听懂的BP神经网络教程----萌新入门首选课

    2、核心步骤

    核心步骤
    我们在第一轮得到满意结果以后会进行测试。如果测试结果满意那么就可以直接应用。否则就需要多次迭代对权重进行调整(权重调整方法采用梯度下降法),每次调整过后都会进行测试。循环往复直到测试结果满意。
    以上图形的工作流程虚线部分也被称为BP神经网络的反向传播过程
    利用梯度下降法寻找函数最小值:

    函数为: f(x)=x^2+2
    假设设置认定初始值x=3时函数值最小,步长设置为0.2。那么此时将计算f(3.2)与f(2.8)的值,将所获函数值较小的那一方f(2.8)作为下次迭代的中心值,那么下一次就是比较f(3)与f(2.6)。依次迭代直到选择出最小值。

    我们也可以通过改变步长来获取最小值,但是需要注意:

    步长太小,迭代次数就会多,导致收敛慢 步长太大会引起振荡,可能无法收敛

    3、梯度下降法使用解析

    参考上面的例子,会因为步长的不正确选择导致振荡无法收敛,所以需要采用在不同的位置选择不同的步长来解决这个问题,即:
    在这里插入图片描述
    其中n为学习率
    以此得到下一个点的值为:
    在这里插入图片描述

    当然其中也会存在误差,误差存在的原因在于x(k+1)的取值可能存在不准确现象。由于误差的存在是在求导之后产生的,即针对求导之后误差为(y为解析值,y*为实际数值):

    Loss=∑(y-y*)
    

    那么针对求导之前为:
    在这里插入图片描述
    以上为BP神经网络的误差项
    误差项越大,调整越大,误差项越小,调整越小。

    4、梯度下降法使用原因

    梯度是一个矢量,表示某一个函数在该点处的方向导数沿着该方向取得的最大值。也就是说函数在该点沿着该方向(梯度方向)变化最快,变化率(梯度的模)最大。
    梯度取正时,上升最快,梯度取负时下降最快。

    在目前深度神经网络模型中,梯度下降法是最优化的方法。但是使用梯度下降法很容易遭遇梯度消散梯度爆炸的问题。参考:神经网络使用梯度下降的原因

    具体使用过程中是通过计算梯度,通过梯度进行迭代并更新参数向量。

    5、反向传播过程

    反向传播使用梯度下降法,这里引入局部梯度,即不考虑之前的梯度值,只关注局部一个变量的梯度。
    反向传播过程中涉及到上游梯度和本地梯度,最终该节点的值为:

    节点的值=上游梯度*本地梯度

    例如在神经网络中经常使用的激活函数Sigmoid函数:
    Sigmoid函数
    反向传播解析如下:
    在这里插入图片描述

    从(1)开始进行作为输入到达(5)的输出表示正向传播,反向从(5)开始求导进行反向传播。
    (5)过程表示初始值1,由于(5)的下一步是输出,假设上游梯度为1,由于下一步为输出,那么此过程值为1。
    (4)过程上游梯度为1,本地梯度为-1/x^2,其中x为1.14,那么此过程值为-0.77。
    (3)过程上游梯度为-0.77,本地梯度为1【为1的原因是:f(x)=x+a求导之后就是f’(x)=1也就是+1的效果,那么原函数的梯度就是1】,那么过程值为-0.77。
    (2)过程上游梯度为-0.77,本地梯度为e^x【因为f(x)= e^x 的导数还是e^x】,过程值为-0.1。
    (1)过程上游梯度为-0.1,本地梯度为-1【由于f(x)=ax求导之后为a】。其过程值为0.1。
    其中要注意如果存在输入为两个变量的情况,例如如下:
    两个变量
    此时w0的值是所在支线的本地梯度*上游梯度,但是需要注意w0的本地梯度是一个偏导值,即为0.2 * -1=-0.2。

    6、反向传播和正向传播中特殊的运算结构

    Max和Min函数所在结点的本地梯度,如果参与后续运算,则本地梯度为1,否则为0。
    如下图所示的情况,上游梯度为两个方向上的梯度相加。
    梯度相加

    7、反向传播(矩阵)

    矩阵的反向传播需要遵循:求解出来的梯度矩阵的形式应当与原矩阵完全一致,这一点可以作为检验计算结果是否正确的标准。

    二、BP神经网络Python实现

    代码:
    BP神经网络Python实现
    理解:
    在这里插入图片描述
    其中main.py是完整版的解释程序。

    展开全文
  • ppt文档中主要介绍了BP算法的一些不足和可以用于改进的方法! 简单实用,大家应该可以从中有所收获。
  • JAVA实现bp神经网络

    2018-05-24 17:14:35
    利用java实现bp神经网络,给定了UCI数据库的疝气病证预测病马数据,使用训练集训练BP神经网络并预测测试集的标签,错误率控制在30%以下。
  • 基于BP神经网络的实例代码,同时应用于红酒的分类问题。
  • 本文用Python实现了BP神经网络分类算法,根据鸢尾花的4个特征,实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章: iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2...
  • BP神经网络的数据分类代码,可以进行语音特征信号分类
  • %A为数据格式,如cd.xlsx、cd.txt,其中cd为文件名,假设样本个数200,特征个数为30,200*31,第31列表示分类标签,这里分为0-3共4类k=rand(1,200); %生成样本个数的随机数,以200为例[m,n]=sort(k); %若k为二维...

    clc

    clear

    %%数据导入

    %data=importdata('A');  %A为数据格式,如cd.xlsx、cd.txt,其中cd为文件名,假设样本个数200,特征个数为30,200*31,第31列表示分类标签,这里分为0-3共4类

    k=rand(1,200);         %生成样本个数的随机数,以200为例

    [m,n]=sort(k);         %若k为二维矩阵,则sort(k)表示对每列进行升序排序,m为移动后矩阵,n为移动顺序。

    %上两步的操作是为了生成随机数,之后按比例随机挑选样本;

    %输入输出数据

    input=data(:,1:30);

    output=data(:,31);           %第21列为标签列

    %随机抽取160个样本为训练样本,40个样本为预测样本

    input_train=input(n(1:160),:)';  %行为样本列为特征点

    label_train=output(n(1:160),:)';%类似于标签

    input_test=input(n(161:200),:)';

    label_test=output(n(161:200),:)';

    %输入数据归一化处理

    [inputn,inputps]=mapminmax(input_train);

    %%BP网络训练

    % %初始化网络结构

    net=newff(inputn,label_train,13,{'tansig','purelin'});%隐含层节点数设置为13

    net.trainParam.epochs=300;

    net.trainParam.lr=0.1;

    net.trainParam.goal=0.001;

    %网络训练

    net=train(net,inputn,label_train);

    %%BP网络预测

    %预测数据归一化

    inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);

    %net预测标签输出

    y=sim(net,inputn_test);%y=sim(net,x);net表示已训练好的网络,x表示输入数据,y表示网络预测数据。表示用训练好的网络预测输出函数

    %根据网络输出获得预测类别的种类

    y(find(y<0.5))=0;

    y(find(y>0.5&y<1.5))=1;

    y(find(yt>1.5&y<2.5))=2;

    y(find(y>2.5&y<3.5))=3

    %制图_预测分类标签和实际分类标签对比图

    figure(1)

    plot(y,'og')

    hold on

    plot(label_test,'r*');

    legend('预测标签','实际标签')

    title('BP神经网络预测分类与实际类别比对','fontsize',12)

    ylabel('类别标签','fontsize',12)

    xlabel('样本数目','fontsize',12)

    ylim([-0.5 3.5])

    %精度评价

    rightnumber=0;

    for i=1:size(label_test,2)

    if BPoutput(i)==label_test(i)

    rightnumber=rightnumber+1;

    end

    end

    rightratio=rightnumber/size(label_test,2)*100;

    sprintf('测试准确率=%0.2f',rightratio)

    展开全文
  • 基于BP神经网络的音乐分类模型.pdf
  • 本文来自于cnblogs,人工神经网络是一种经典的机器学习模型,随着深度学习的发展神经网络模型日益完善.联想大家熟悉的回归问题,神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数,并使用该函数...
  • 基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试,有完整的数据集和实现代码,直接运行即可得到结果,并显示,正确率,误差,迭代次数等参数
  • BP神经网络用于数据分类,基于语音特征信号分类的示例。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后 用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的...
  • 本文以某企业组织建设为研究对象,采用大数据神经网络算法中的BP算法, 基于该算法建立了企业组织建设评价模型,最后基于Tensorflow的神经网络开发包实现模型并训练。根据评价结果可评价企业组织建设状况,从而采取...
  • GA优化BP神经网络

    2017-06-09 09:56:18
    这是一个用遗传算法优化bp神经网络作模式识别的,说的直观一点就是用来做分类的,这里涉及的数据多维输入多维输出,大家可以根据自己要解决的问题进行改动
  • 主要用BP神经网络求解iris分类,用pycharm实现。内含实验报告
  • BP神经网络的预测模型

    万次阅读 2020-09-08 15:32:07
    网络结构示意图如下: 4.4.2.2.2 激励函数的选取 BP神经网络通常采用Sigmoid可微函数和线性函数作为网络的激励函数。本文选择S型正切函数tansig作为隐层神经元的激励函数。而由于网络的输出归一到[ -1, 1]范围内...
  • BP神经网络详解.ppt

    2020-03-14 17:15:36
    bp神经网络详解ppt BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络。 在人工神经网络的发展...
  • python,BP神经网络做预测
  • 十分简单的BP神经网络程序,只有单层神经网络,适合初学者掌握TensorFlow。
  • 针对音轨MIDI文件,提出一种音轨MIDI音乐主旋律识别方法,通过对表征音乐旋律特征的音高、音长、音色、速度和力度5个特征向量的提取,构建基于BP神经网络的情感模型,并且用200首不同情感特征的歌曲对其进行训练...

空空如也

空空如也

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bp神经网络多分类模型