神经网络建模的建模步骤,人工神经网络建模过程-Toy模板网

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利用人工神经网络建立模型的步骤

人工神经网络有很多种，我只会最常用的BP神经网络。不同的网络有不同的结构和不同的学习算法。简单点说，人工神经网络就是一个函数。只是这个函数有别于一般的函数。它比普通的函数多了一个学习的过程。

在学习的过程中，它根据正确结果不停地校正自己的网络结构，最后达到一个满意的精度。这时，它才开始真正的工作阶段。学习人工神经网络最好先安装MathWords公司出的MatLab软件。

利用该软件，你可以在一周之内就学会建立你自己的人工神经网络解题模型。如果你想自己编程实现人工神经网络，那就需要找一本有关的书籍，专门看神经网络学习算法的那部分内容。

因为“学习算法”是人工神经网络的核心。最常用的BP人工神经网络，使用的就是BP学习算法。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

神经网络建模的建模步骤,人工神经网络建模过程

如何建立bp神经网络预测模型

建立BP神经网络预测模型，可按下列步骤进行：1、提供原始数据2、训练数据预测数据提取及归一化3、BP网络训练4、BP网络预测5、结果分析现用一个实际的例子，来预测2015年和2016年某地区的人口数好文案。

已知2009年——2014年某地区人口数分别为3583、4150、5062、4628、5270、5340万人执行BP_main程序，得到[ 2015, 5128.呵呵3946380615234375][ 2016, 5100.5797325642779469490051269531]代码及图形如下。

如何利用卷积神经网络提取图像特征

卷积神经网络有以下几种应用可供研究： 1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。

它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。

然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

地质体三维建模方法

在分析三维空间建模方面的国内外大量研究文献的基础上，目前主要有四种类型的建模方法：基于体的建模方法、基于面的建模方法、混合建模方法（表1-1）以及泛权建模方法。

表1-1 3D空间建模方法分类1.基于体的建模方法体模型基于3D空间的体元分割和真3D实体表达，体元的属性可以独立描述和存储，因而可以进行3D空间操作和分析。

体元模型可以按体元的面数分为四面体（Tetrahedral）、六面体（Hexahedral）、棱柱体（Prismatic）和多面体（Polyhedral）等类型，也可以根据体元的规整性分为规则体元和不规则体元两个大类。

建模方法如下：（1）规则块体（Regular Block）建模；（2）结构实体几何（CSG）建模；（3）3D体素（Voxel）建模；（4）八叉树（Octree）建模；（5）针体（Needle）建模；（6）四面体格网（TEN）建模；（7）金字塔（Pyramid）模型；（8）三棱柱（Tri-Prism，TP）建模；（9）地质细胞（Geocellular）模型；（10&#文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-461600.html

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