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基于BP神经网络的风险等级预测,BP神经网络的详细原理,

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背影
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数,
BP神经网络的传递函数
代码链接:基于BP神经网络的风险等级评价,基于BP神经网络的风险等级预测(代码完整,数据齐全)资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88492969
神经网络参数
基于BP神经网络的风险等级预测
效果图
结果分析
展望

背影

人工智能发展越来越快,本文用BP神经网络实现对风险等级预测

BP神经网络的原理

BP神经网络的定义

人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程,仅通过自身的训练,学习某种规则,在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统,人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络,其算法称为BP算法,它的基本思想是梯度下降法,利用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

BP神经网络的基本结构

基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行,而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时,输入信号通过隐含层作用于输出节点,经过非线性变换,产生输出信号,若实际输出与期望输出不相符,则转入误差的反向传播过程。误差反传是将

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