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人工神经网络 试题

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1、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理,讨论BP基本算法的优缺点。并采用BP神经网络进行模式识别。设计一个BP网络对附图中的英文字母进行分类。输入向量含16个分量,输出向量分别用[1,-1,-1]T,[-1,1,-1]T,[-1,-1,1]T代表字符A,I,O。采用不同的学习算法(traingd,traingdm,traingdx,trainlm)进行比较。并测试施加5%噪声与输入时的测试结果。要求:给出matlab的源程序(可调用matlab NN工具箱),网络结构,初始权值,训练结果,测试结果。

2、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理,讨论BP基本算法的优缺点。并采用BP神经网络设计实现一个9*9表。采用不同的学习算法(traingd,traingdm,traingdx,trainlm)进行比较。要求:给出matlab的源程序(可调用matlab NN工具箱),网络结构,初始权值,训练结果,测试结果。(考虑将其中的数改为二进制)

3、简要说明误差反向传播的BP算法的基本原理,讨论BP基本算法的优缺点。表1中给出了某结构在多种状态下的特征向量,表2给出了某时刻结构的特征向量,请使用人工神经网络根据表2中的特征向量判断其所属状态。

表1

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