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用BP网络完成函数的逼近。BP网络通常有一个或多个隐层
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...
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基于BP神经网络的 参数自学习控制 （1）确定BP网络的结构
基于BP神经网络的 参数自学习控制 （1）确定BP网络的结构，即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q，并给出各层加权系数的初值 和 ，选定学习速率 和惯性系数 ，此时k=1； （2）采样得到rin(...
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对LDPC码的LLR BP算法研究
在LDPC译码时，使用LLR BP算法其校验节点的计算复杂度十分高，而且当LDPC码中有许多的短环时，译码性能也会降低。基于以上的这些问题提出了一个新的混合校验变量过程，通过调整校验节点的处理振幅和变...
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BP网络激励函数的研究
研究BP 算法中激励函数f 对收敛速度的影响,并将其用于传感器静态误差的综合修正,实验证明取得了较好的效果,得出了陡峭函数收敛快的结论.关键词:神经网络;BP 算法;激励函数;局部极小;梯度下...