6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层

点开菜单栏的“窗口”，找到里面的“形状”并打开。在打开的形状窗口里找到右上角三条小横线，找到里面的旧版形状及其他，就可以添加以前的图形。以前的形状都在旧版形状里面。同时，窗口(W)---勾选“形状”，在跳出来的选项卡里，选中要删除的文件就可以删除了，还可以点击右上角“关闭选项卡组”那个位置来添加“旧版形状及其它”，添加后就有你需要的那些箭头形状了。组成从功能上看，该软件可分为图像编辑、图像合成、校

但是制冷机的负荷总是随外界条件与用户对冷量的使用情况而变化的，因此为了适应用户对冷负荷变化的需要和安全经济运行，就需要根据外界的变化对制冷机组进行调节，离心式制冷机组制冷量的调节有：1°改变压缩机的转速；神经网络不但具有处理数值数据的一般计算能力，而且还具有处理知识的思维、学习、记忆能力，它采用类似于“黑箱”的方法，通过学习和记忆，找出输入、输出变量之间的非线性关系（映射），在执行问题和求解时，将

6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层

Adobeillustrator是一种应用于出版、多媒体和在线图像的工业标准矢量插画的软件，作为一款非常好的图片处理工具，AdobeIllustrator广泛应用于印刷出版、海报书籍排版、专业插画、多媒体图像处理和互联网页面的制作等，也可以为线稿提供较高的精度和控制，适合生产任何小型设计到大型的复杂项目。在结构上，虽然超级计算机和服务器都可能是多处理器系统，二者并无实质区别，但是现代超级计算机较多

随着智能计算机的不断发展，科学家们想模仿人的大脑构造和工作而造出一种新的计算机，这种计算机称为神经计算机。然而要造出这种计算机可不是一件轻而易举的事，难而又难。因为，科学家对人脑的结构已经知道得比较清楚，但人大脑里的神经网络的工作原理，还存在许多困惑。比如说人是怎么学习的，就还没弄清楚。人大脑的神经网络太复杂了，各个细胞间是怎么相互联系的，还没有完全揭示出来。换句话说，人大脑还有许多未解之谜。另外

3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记

人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN），一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络具有自学习和自适应的能力，可以通过预先提供的一批相互对应的输入－输出数据，分析掌握两者之间潜在的规律，最终根据这些规律，用新的输入数据来推算输出结果，这种

我想这可能是你想要的神经网络吧！什么是神经网络：人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型文案狗。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

从图8.36中可以看出，随着开采量的减小，水位的上升，各点的年沉降量逐渐减小，变化趋势也基本一致。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。图8.36各监测点年沉降量预测图以2004年各个监测点的实测累积沉降量为起点，将神经网络预测的年沉降量进行累加，从而