课程介绍

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共13章，123个视频。总时长1347分钟，合22.5小时。

主要内容包括:
神经网络基本概念，BP神经网络进行音乐信号识别分类及程序详解(用
语句型的程序同时用工具箱函数对比分析)，标准BP算法程序对比分析附加动
量BP算法与变学习率BP算法，BP神经网络算法的理论推导，BP神经网络算法
的MATLAB工具箱函数介绍及训练窗口解读，BP神经网络作建模拟合预测，BP
回归预测分析未来几天上证指数，BP神经网络筛选主元空间降维，乳腺肿瘤
诊断的建模及筛选主要影响因素，利用BP神经网络识别手写体数字，BP神经
网络识别及预测函数表达式，程序可改之处、模型扩展和算法扩展等。

全部提供MATLAB代码程序和PPT课件。

免费提供辅导导答疑

课程大纲

第一章 视频课程内容介绍及慎拍不拍说明与参考文献

1、先看全面讲解9个关键重要问题（25分钟）

2、预言先告必看（4分钟）

3、BP1_1BP算法视频课程内容与作用及程序演示（9分钟）

4、BP1_2全部提供程序及学习建议与基础要求（7分钟）

5、BP1_3慎拍与不拍说明及参考文献与致谢（6分钟）

6、BP2_1百度搜索看BP神经网络算法new（12分钟）

7、BP2_2知网搜索看BP神经网络及结论new（9分钟）

第二章 神经网络基本概念及其激活函数与拓扑结构

8、BP3_1神经网络定义与工作机理及算法模拟（11分钟）

9、BP3_2神经网络的5个特性及4点局限性（13分钟）

10、BP3_3神经元的4个组成部分及其连接方式（9分钟）

11、BP3_4单个神经元的模型与工作过程（9分钟）

12、BP3_5激活函数的作用及4个常用类型（14分钟）

13、BP3_6神经网络的4种连接模式（11分钟）

14、BP3_7神经网络的3种训练模式（11分钟）

15、BP3_8无导师学习规则及权值修正两类方法（17分钟）

16、BP3_9网络训练学习时间及影响泛化性能的因素（14分钟）

17、BP3_10思考神经网络特性及神经元组成与功能（10分钟）

18、BP3_11思考激活函数作用及网络互联结构（12分钟）

19、BP3_12思考网络训练模式及过拟合现象与泛化性能（15分钟）

20、BP4_1BP神经网络定义及其拓扑结构图分析（14分钟）

21、BP4_2BP神经网络初始化与隐含层输出关系式（10分钟）

22、BP4_3输出层计算与预测误差及权阈值调整（11分钟）

23、BP4_4BP神经网络算法流程及优缺点介绍（10分钟）

24、BP4_5思考3个问题及总结7点（11分钟）

第三章 BP神经网络用于音乐特征信号识别或进行4种分类

25、BP5_1模式识别与分类概念及要实现目的与方法（11分钟，有程序）

26、BP5_2音乐信号识别分类问题及数据解读（16分钟，有程序）

27、BP5_3原始数据合成乱序及分类标识规则（11分钟，有程序）

28、BP5_4选取训练数据和测试数据与归一化方法（17分钟，有程序）

29、BP5_5BP神经网络结构初始化详解（13分钟，有程序）

30、BP5_6训练网络时输入输出关系及权阈值更新（11分钟，有程序）

31、BP5_7训练过程变量再分析及偏差和显示（6分钟，有程序）

32、BP5_8训练好网络的输出预测及图形显示（10分钟，有程序）

33、BP5_9识别与实际分类结果对比及误差分析（9分钟，有程序）

34、BP5_10识别分类准确率计算与原因分析（9分钟，有程序）

35、BP5_11程序11步分析及自己数据可改3个问题（10分钟，有程序）

36、BP5_12激活函数及权值阈值等可改之处（10分钟，有程序）

37、BP5_13本问题的模型扩展及算法扩展介绍（9分钟，有程序）

38、BP5_14思考分类标识处理及归一化问题（7分钟，有程序）

39、BP5_15思考权阈值变化及识别函数表达式（10分钟，有程序）

40、BP5_16思考网络实际应用及数据循环利用与总结（10分钟，有程序）

第四章 BP神经网络3种算法对比分析及参数优化

41、BP6_1脚本改编成函数的七点问题（15分钟，有程序）

42、BP6_2语句取舍原则及注释内容（11分钟，有程序）

43、BP6_3改程函数后的语句含义详解（18分钟，有程序）

44、BP6_4函数跟踪调试及调用结果解读（17分钟，有程序）

45、BP6_5基于附加动量学习法的BP算法程序分析（12分钟，有程序）

46、BP6_6基于变学习率的BP算法程序分析（7分钟，有程序）

47、BP6_7算法3个的图表及数值指标对比分析（12分钟，有程序）

48、BP6_8数值指标及图形的解读与分析（18分钟，有程序）

49、BP6_9模型扩展中的7个问题思路（8分钟，有程序）

50、BP6_10算法扩展中的6个改进算法问题（8分钟，有程序）

51、BP6_11思考参数修改与数值指标等9个问题及总结（15分钟，有程序）

52、BP7_1BP模型中的2类参数特点区分问题（10分钟，有程序）

53、BP7_2参数优化与参数估计百度条目解读（6分钟，有程序）

54、BP7_3隐含层节点数的3个经验关系式验证（8分钟，有程序）

55、BP7_4确定最佳节点数的程序结构与运行结果（14分钟，有程序）

56、BP7_5遗传算法优化BP网络对比结果了解（10分钟，有程序）

57、BP7_6思考4个参数优化用算法及总结强调（9分钟，有程序）

第五章 BP神经网络算法的理论推导

58、BP8_1求偏导的链式法则和求和公式（12分钟）

59、BP8_2梯度概念及负梯度方向实际意义（8分钟）

60、BP8_3BP神经网络数学模型通用记号解读（9分钟）

61、BP8_4网络预测误差和目标函数结构关系细分（10分钟）

62、BP8_5负梯度方向的权阈值改变量说明（7分钟）

63、BP8_6推导隐-出层间权值改变量公式（18分钟）

64、BP8_7推导输出层阈值调整公式（5分钟）

65、BP8_8推导入-隐层权值阈值增量公式（19分钟）

66、BP8_9sigmoid与线性函数时权阈值更新公式（14分钟）

67、BP8_10思考8个问题及5点总结（14分钟）

第六章 BP神经网络工具箱函数功能及语法介绍

68、BP9_1改编程序与自带命令的4点对比分析（8分钟）

69、BP9_2newff中传递函数与训练函数名称介绍（13分钟）

70、BP9_3newff中学习函数与性能分析函数名称（9分钟）

71、BP9_4命令train和sim的语法解读分析（8分钟）

72、BP9_5应用9步及思考问题与作业（12分钟）

第七章 BP工具箱函数用于音乐特征信号再分类

73、BP10_1改变BP5及newff输出了解（12分钟，有程序）

74、BP10_2train出现的窗口5部分讲解（17分钟，有程序）

75、BP10_3对比算法分类误差率和准确率及总结（13分钟，有程序）

第八章 BP神经网络用于建模与拟合及预测问题

76、BP11_1非线性系统建模及拟合预测问题（7分钟，有程序）

77、BP11_2数据调入及其分析与多个图形显示（15分钟，有程序）

78、BP11_3归一化及网络处理与误差分析（16分钟，有程序）

79、BP11_4自己数据调入及5处可改之处讲解（8分钟，有程序）

80、BP11_5BP算法的建模及拟合问题与图形显示（11分钟，有程序）

81、BP11_6回归预测问题的程序及图形显示（18分钟，有程序）

82、BP11_7模型扩展及算法扩展与应用问题（10分钟，有程序）

83、BP11_8思考拟合预测7个问题及总结（10分钟，有程序）

第九章 BP神经网络用MIV方法筛选变量或空间降维

84、BP12_1MIV平均影响变化指标作用分析（10分钟，有程序）

85、BP12_2数学模型构建及各变量增减比例（12分钟，有程序）

86、BP12_3newff和train及sim网络计算（11分钟，有程序）

87、BP12_4MIV计算分析及程序再回头解读（7分钟，有程序）

88、BP12_5MIV实施步骤及5处可改之处说明（12分钟，有程序）

89、BP12_6引入变量x3和x4后MIV选主元（7分钟，有程序）

89、BP12_7模型扩展及算法扩展有关问题（7分钟，有程序）

90、BP12_8实际应用问题与思考及总结重点（14分钟，有程序）

第十章 BP神经网络算法的网络函数关系表达式

91、BP13_1语句程序中分析网络函数表达式（15分钟，有程序）

92、BP13_2网络函数表达式书写步骤（15分钟，有程序）

93、BP13_3分析工具箱函数的网络函数表达式（10分钟，有程序）

94、BP13_4归一化命令及变换数学公式（8分钟，有程序）

95、BP13_5查看传递函数及提取权值和阈值（15分钟，有程序）

96、BP13_6网络函数公式计算与网络预测结果对比（9分钟，有程序）

97、BP13_7BP网络函数表达式具体写法举例（9分钟，有程序）

98、BP13_8BP拟合预测函数及识别分类函数表达式（11分钟，有程序）

99、BP13_9两个隐含层的网络函数表达式及总结（9分钟，有程序）

第十一章 BP神经网络算法用于股票股指预测问题

100、BP14_1上证指数解读及图形显示分析（15分钟，有程序）

101、BP14_2拟合预测问题及算法整体流程（5分钟，有程序）

102、BP14_3程序框架及newff和train与sim应用（14分钟，有程序）

103、BP14_4拟合预测数值指标及误差分析（16分钟，有程序）

104、BP14_5程序的6处可改之处分析讲解（8分钟，有程序）

105、BP14_6模型扩展的9个问题及论文思路（8分钟，有程序）

106、BP14_7算法扩展及网络函数预测明天指标对比（9分钟，有程序）

107、BP14_8归一化区间及2层隐层结构的预测分析（10分钟，有程序）

108、BP14_9思考8个问题及总结强调4点（10分钟，有程序）

第十二章 BP神经网络算法识别手写体数字问题

109、BP15_1BP输入输出格式要求及手写体数字识别（11分钟，有程序）

110、BP15_2算法流程及图片处理和显示分析（20分钟，有程序）

111、BP15_3识别数字及其错误率与分类准确率分析（19分钟，有程序）

112、BP15_4程序9处可改问题的分析与建议（13分钟，有程序）

113、BP15_5模型扩展与算法扩展及结果对比（14分钟，有程序）

114、BP15_6应用8方面及思考8问题与总结（16分钟，有程序）

第十三章 乳腺肿瘤病例诊断问题建模及筛选主要影响因素

115、BP16_1乳腺肿瘤诊断问题介绍与分析（8分钟，有程序）

116、BP16_2原始数据解读及BP网络仿真识别（19分钟，有程序）

117、BP16_3正确诊断率统计与程序易错提示（10分钟，有程序）

118、BP16_4筛选13个主要影响因素的程序分析（13分钟，有程序）

119、BP16_5主要影响因素建模的诊断正确率分析（6分钟，有程序）

120、BP16_6如何应用训练好的BP神经网络（7分钟，有程序）

121、BP16_7程序的5点可改之处建议（6分钟，有程序）

122、BP16_8模型扩展与算法扩展等问题（7分钟，有程序）

123、BP16_9思考7个问题与重点内容总结（10分钟，有程序）

五、下载文件

附件1_必先看_BP网络语应用及程序视频学习指导建议.doc

附件2_BP网络与程序视频_PPT课件.rar

附件3_全部程序m及数据文件_.rar