下载此文档

神经网络在采矿方法模糊优选方面的应用课件.ppt


文档分类:行业资料 | 页数:约22页 举报非法文档有奖
1/22
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/22 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【神经网络在采矿方法模糊优选方面的应用课件 】是由【wxq362】上传分享,文档一共【22】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【神经网络在采矿方法模糊优选方面的应用课件 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。神经网络在采矿方法模糊优选方面的应用引言神经网络基础采矿方法的模糊优选模型神经网络在采矿方法模糊优选中的应用结论与展望引言01采矿方法的模糊优选的重要性提高采矿效率通过模糊优选采矿方法,可以更准确地评估各种方法的优缺点,从而选择出最合适的采矿方法,提高采矿效率。降低采矿成本通过模糊优选采矿方法,可以更精确地预测采矿成本,从而选择出成本最低的采矿方法,降低采矿成本。提高采矿安全性通过模糊优选采矿方法,可以更全面地评估各种方法的危险性,从而选择出安全性最高的采矿方法,提高采矿安全性。神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型,具有强大的自学****和自适应能力,可以处理复杂的非线性问题。在采矿方法模糊优选方面,神经网络可以通过学****历史数据,自动找出各种采矿方法的优缺点和危险性,为决策者提供科学的参考依据。神经网络在采矿方法模糊优选中的应用主要包括建立采矿方法评价模型和危险性预测模型。通过输入各种采矿方法的参数和历史数据,神经网络可以输出各种方法的优缺点和危险性,为决策者提供全面的评估结果。同时,神经网络还可以根据新的数据不断更新和优化模型,提高评估的准确性和可靠性。神经网络在采矿方法模糊优选中的应用概述神经网络基础02神经网络的基本单元是神经元,它模拟了生物神经元的工作方式,通过接收输入信号并按照一定的权重和激活函数进行处理,产生输出信号。神经元模型神经网络由多个层级组成,每个层级包含多个神经元,层级之间通过前向传播的方式传递信息,信息从输入层开始逐层传递到输出层。层级结构神经网络通过反向传播算法不断调整神经元之间的权重,以最小化输出结果与实际结果的误差,实现学****与优化。权重调整神经网络的基本原理123前馈神经网络是最基本的神经网络类型,信息从输入层开始,逐层向前传递,直到输出层。前馈神经网络反馈神经网络具有记忆功能,能够实现信息的循环传递,常用于解决时序数据处理和记忆问题。反馈神经网络自组织神经网络能够根据输入数据的特性进行自我组织和学****常用于聚类、特征提取等任务。自组织神经网络神经网络的分类在训练神经网络之前,需要准备充足的数据,并对数据进行预处理,如归一化、去噪等操作。数据准备模型构建权重初始化根据任务需求选择合适的神经网络模型,并设置相应的参数和结构。对神经元之间的权重进行初始化,通常采用随机的方式进行赋值。030201神经网络的学****过程ABCD神经网络的学****过程前向传播输入数据经过神经网络的前向传播,逐层传递到输出层,得到输出结果。权重调整根据误差反向传播算法调整神经元之间的权重,以减小误差。误差计算计算输出结果与实际结果的误差,通常采用均方误差、交叉熵误差等指标进行衡量。迭代训练重复执行前向传播、误差计算和权重调整的过程,直到达到预设的迭代次数或误差阈值。

神经网络在采矿方法模糊优选方面的应用课件 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数22
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人wxq362
  • 文件大小5.84 MB
  • 时间2024-03-27