"基于matlab的BP-ANN分类器设计与应用研究"

利用matlab仿真的BP-ANN分类器设计.pdf是一份关于BP-ANN分类器设计的文档，通过使用matlab进行仿真。在文档中首先介绍了模式识别和人工智能的关系，指出了它们本质都是在解决如何让机器模拟人脑认知的过程。从功能实现和人脑认知过程的角度出发，分别介绍了自顶而下和自底而上的设计方法，指出了采用神经网络进行拟合算法实现的高效途径。 1.1 首先介绍了人工神经网络（ANN）是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近。这里对人工神经网络进行了详细的介绍，为后续BP-ANN分类器设计提供了理论基础。 BP-ANN 分类器设计部分主要介绍了基于BP神经网络的分类器设计方法。首先是介绍了BP神经网络的基本原理和结构，然后详细介绍了分类器的设计步骤，包括数据预处理、网络结构确定、学习参数设置等。接着，进行了仿真实验，并对仿真结果进行了分析和讨论。在仿真实验中，研究者利用matlab进行了BP神经网络分类器的设计和仿真，包括数据集的处理、网络结构的建立、学习参数的调整等。通过对仿真结果的分析，可以得出BP-ANN分类器的设计是有效的，并且可以在实际应用中发挥重要作用。整个BP-ANN分类器设计过程详细介绍了整个设计思路和流程，为读者提供了实际操作的参考。 总的来说，利用matlab仿真的BP-ANN分类器设计.pdf是一份详细介绍了BP-ANN分类器设计的文档。通过对神经网络的基本原理和分类器设计的详细介绍，以及利用matlab进行仿真实验，提供了实际操作的指导。对于研究人员和对人工神经网络感兴趣的读者来说，这份文档都具有很大的参考价值。