构建FTP服务器：BP神经网络关键函数详解

本资源主要介绍了如何在Linux环境下搭建FTP服务器，并利用BP（Back Propagation）神经网络进行相关的编程实现。主要内容包括以下几个方面： 1. **函数定义**：文档详细列出了几个关键函数的定义，如初始化权值和阈值的`initial()`子程序，用于设置神经网络的基本参数；输入第m个学习样本的`input_P_T(int m)`函数，负责将样本数据传递给神经网络；计算隐层和输出层神经元输入输出值的`H_I_O()`和`O_I_O()`函数，这两个函数反映了神经元之间的信号传递；以及误差计算的`Err_O_H(int m)`和`Err_H_I()`函数，用于评估网络的性能。 2. **BP神经网络基础知识**：首先简要介绍了神经元的基本概念，指出神经元是神经系统的基本单元，具有多输入单输出的特性。生物神经元的活动原理也在此部分阐述，当输入信号超过阈值时，会释放递质进行信息传递。 3. **人工神经网络介绍**：人工神经网络模仿了生物神经网络的结构和功能，强调了其网络结构、学习方法以及人脑网络的特点，如分布式存储、并行处理等。构建人工神经网络的目标是模拟人脑的思维方式和学习过程。 4. **数据类型定义**：给出了各种数据类型及其作用，如学习样本数量、输入层、隐层和输出层的神经元数目，以及权值矩阵、输入输出变量等。这些定义是程序实现的基础。 5. **程序流程图**：展示了整个训练过程，包括权值和阈值的初始化，输入样本，计算神经网络输出，比较实际输出与期望输出的误差，计算误差梯度，更新权值，以及根据误差调整学习效率的步骤。 6. **主要函数功能**：对每个关键函数的功能进行了深入解析，例如`initial()`负责设定初始权重和阈值，`input_P_T()`处理输入数据，`H_I_O()`和`O_I_O()`执行前向传播计算，`Err_O_H()`和`Err_H_I()`用于反向传播和误差计算。 在整个教程中，读者可以了解到FTP服务器搭建与神经网络在其中的应用，特别是如何利用BP神经网络来优化服务器的数据处理和学习能力。这是一份适合对神经网络编程有一定基础的IT专业人士参考的资料，可以帮助他们深化理解神经网络算法在实际项目中的运用。