网络为3层结构
网络为3层结构,输入层为6个神经元,隐含层为4个神经元,输出层为1个神经元,当输入层为中心对称样本 1,0,0,0,0,1等时,网络输出为1,否则输出为0。...
网络为3层结构,输入层为6个神经元,隐含层为4个神经元,输出层为1个神经元,当输入层为中心对称样本 1,0,0,0,0,1等时,网络输出为1,否则输出为0。...
用BP网络完成函数的逼近。BP网络通常有一个或多个隐层,隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数,输出层的神经元采用纯线性变换函数。本例应用一个两层BP网络来完成函数逼近的任务,其中隐层的神经元个数是5。...
一种基于蚁群聚类的径向基神经网络 提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系 数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以 ...
改进的单神经元自适应pid控制,权系数的在线修正不完全是根据神经网络学习原理,而是参考实际经验制定。...
基于BP神经网络整定的PlD控制,神经网络,根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以期达到某种性能指标 的最优化,使输出层神经元的输出状态对于控制器的三个可调参数...