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BP，即Back Propagation算法，是神经网络训练中不可或缺的核心技术之一。它通过反向传播误差来调整权重，实现模型优化，在图像识别、语音处理及自然语言理解等领域展现出卓越性能。掌握BP算法对于深入理解深度学习框架至关重要。本页面汇集了1292个精选资源，涵盖理论讲解、实战案例与代码示例，助力电子工程师快速提升技能，解决实际问题。立即访问，开启您的AI探索之旅！

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基于BP神经网络的PID控制器参数优化方法

 针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给...

📅 2014-03-21 👤 diets

PID BP神经网络控制器参数优化

BP网络原理

BP神经网络由多个网络层构成，通常包括一个输入层、若干个中间层和一个输出层。BP网络的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间有连接；各层内神经元之间没有任何连接；各层神经元之间也没有反馈连接。BP网络具有很强的非线性映射能力，根据Kolrnogorov定理，一个3层BP神经网络能够实现对任意非线性函...

📅 2013-10-31 👤 xy@1314

BP网络

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量节点的信息相关性来降低计算复杂度，其仿真过程表明在译码性能和运算复杂度上与LLR BP 算法都有较...

📅 2014-01-25 👤 tecman

LDPC LLR BP算法