基于BP神经网络的生物实验数据辨识方法

发布时间：2023-05-06 05:01

　　本文提出了基于反向传播(backpropagation,BP)神经网络的实验数据辨识方法。首先,分析生物实验数据错误诊断机制;其次,建立基于BP神经网络的实验数据辨识模型;最后,以一实验数据作为仿真案例,通过数据拟合的方法验证本文所提方法的正确性和合理性。同时,对该模型的抗噪声能力进行分析,结果表明,基于BP神经网络的实验数据辨识方法具有很强的数据辨识能力,良好的泛化能力和抗噪声能力,同时也能分析出实验过程受干扰的偏差数据。本文所提的方法为大规模实验数据分析提供了高效的辨识方法。特别是针对实验过程中受到干扰因素,导致获取的实验数据有偏差,该方法比其他方法更高效。

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 数据辨识机制
3 基于BP神经网络的数据辨识方法
    3.1 数据处理
    3.2 基于BP神经网络的数据辨识模型
4 仿真分析
    4.1 仿真案例与环境
    4.2 仿真运行结果
    4.3 仿真结果验证
    4.4 模型的泛化能力分析
    4.5 模型的抗噪声能力分析
5 结论



本文编号：3809079