【摘 要】
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人工神经网络具有模拟人类的大脑活动,具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线性转换的能力。本文阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷
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人工神经网络具有模拟人类的大脑活动,具有良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线性转换的能力。本文阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,提出了一种改进结构的BP神经网络来实现非线性转换,用以实现专家系统的数据转换方案。基于神经网络模型的专家系统,知识是通过学习算法自动获取的。推理机为网络上隐含模式对输入的竞争,这种竞争是并行的和针对特定特征的,并把输入模式中各个概念、数据转化为神经网络的输入数据,以及根据数据的对应关系解释神经网络的输出数据。本文以生涯与兴趣量表为专家系统建立的基础,生涯与兴趣量表是一项生涯咨询服务工具,目的在帮助受试者决定他们的教育与就业计划。它所提供的信息包括对学校各种课程和活动的兴趣,以及对不同工作领域的兴趣,获得这些信息之后,可进一步与职业的相关信息作意义上的连结
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