BP網絡與SPSS統計分析軟件預測建模方法研究(PDF 72頁)

主要目錄：
第一章 文獻綜述和論文選題的意義
第二章 BP網絡在選礦建模中的應用
第三章 相關分析在選礦建模中的應用
第四章 回歸分析和BP剛絡在選廠預測建模中的應用
第五章 BP神經嘲絡模型的改進
第六章 結論
主要內容：
為了模擬大腦信息處理的機理，人工神經網絡具有以下基本屬性【4】：
(1)非線性非線性關係是自然界的普遍特性。大腦的智慧就是一種非線性現象。人工神經元處於激活或抑製兩種不同的狀態，這種行為在數學上表現為一種非線性關係。
(2)非局域性一個神經網絡通常由多個神經元廣泛連接而成。一個係統的整體行為不僅取決於單個神經元的特征，而且可能主要由單元之間的相互作用、相互連接所決定。通過單元之間的大量連接模擬大腦的非局域性。聯想記憶是非局域性的例子。
(3)非定常性人工神經網絡具有白適應性、自組織、自學習能力。
神經網絡不但處理的信息可以有各種變化，而且在處理信息的同時，非線性動力係統本身也在不斷地變化。
(4)非凸性一個係統的演化方向，在一定條件下將取決於每個特定的狀態函數，例如能量函數，它的極值相應於係統比較穩定的狀態。
非凸性是指這種函數有多個極值，故係統具有多個較穩定的平衡態，這將導致係統演化的多樣化。
人工神經網絡模型是一種並行分布處理模型，主要探索認知過程的微結構，也就是說，在網絡層次1-模擬人的認知活動。一個模型相當於一個神經網絡，通常一個模型解決一個問題。因此模型必然是多種多樣的，它們之間必然有許多共同的特性，因此有必要給出一個能包容所有具體模型的總體框架，作為我們了解神經信息處理的基礎。我們可以用以下八個方麵【51來介紹一個網絡模型。
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