基于BP神经网络的封板炸板预测,bp神经网络详细原理

发布时间:2024年01月10日

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摘要
BP神经网络参数设置及各种函数选择
参数设置
训练函数
传递函数
学习函数
性能函数
显示函数
前向网络创建函数
BP神经网络训练窗口详解
训练窗口例样
训练窗口四部详解
基于BP神经网络的封板炸板预测
代码下载:基于BP神经网络的封板炸板预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88723151
效果图
结果分析

摘要

本文总结BP神经网络的参数设置,训练函数,传递函数,学习函数,画图函数,性能函数,创建函数,详解nntraintool训练窗口,基于bp神经网络变压器气体函数的故障分类,实现BP神经网络的编程

BP神经网络参数设置及各种函数选择

参数设置

1,最大迭代次数net.trainParam.epochs,一般先设置大,然后看训练收敛情况,如果提前收敛,最大迭代次数就改小,以到达训练目标为目的设置。
2,学习率net.trainParam.lr,一般设置0.01–0.5,数据越多,数据噪声越大,数据越难拟合,数值一般需要越小,设置太大,容易过早停止收敛。
3,学习目标net.trainParam.goal,根据训练测试的情况进行调整,过大容易过拟合,测试效果差,过小达不到想要的效果。

4,最大丢失

文章来源:https://blog.csdn.net/abc991835105/article/details/135503025
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