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BP神经网络用于藻类生长预测的改进
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作者 杨吟冬 周永权 刘永彬 《现代计算机》 2006年第9期11-13,29,共4页
针对传统的BP神经网络应用于藻类生长预测时,往往出现训练时间较长、输出数据精度低等问题。本文提出了在含有两层隐含层的BP神经网络结构中,对于数量一定的神经元,若神经元在隐含层分配合理,则BP神经网络可以达到减少训练次数并且能满... 针对传统的BP神经网络应用于藻类生长预测时,往往出现训练时间较长、输出数据精度低等问题。本文提出了在含有两层隐含层的BP神经网络结构中,对于数量一定的神经元,若神经元在隐含层分配合理,则BP神经网络可以达到减少训练次数并且能满足问题精度的要求。应用实例表明,该方法对预测藻类生长显得非常有效。 展开更多
关键词 BP神经网络 隐含层 神经元分配 藻类生长预测
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