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文档简介

1、毕业设计课题09：试用过程倒置神经网络进行密码估译(课题标题暂定，根据实际可能改动，内容可能增加)BP神经网络釆用误差反向传播算法(Error Back-Propagation)而得名。算法是一种有指导的率学习算法，首先由带有指导功能的系统对每一种输入模式设定一个期望输出值,然后对网络输入实际的学习记忆模式,并由输入层经过隐层向输出层传播, 按照误差平方最小规则,由输出层往隐层修正连接权值, 最终使网络的实际输出逐渐向各自所对应的期望输出逼近。本课题尝试设计一种用于过程倒置的神经网络，对三或四位数加密过的数字或密码进行估译。（注：建议以前修过陈老师”智能控制导论”，或2008年春季修过“控制工

2、程导论”课程，或修过神经网络课程的同学选择此课题。更多相关信息见陈老师的教学网页：）学生要求：1 要求对了解理解神经网络的BP算法。2 熟悉基本的加密方法。3 能够Matlab编程。4 能够推导BP算法。课题要求：设计一个BP神经网络（见下图所示）, 它能将能基本还原输入的三位数(或四位数)的密码。.参考设计框图如下所示。p1c1e 2e 1e 3p2p3c2c3p1p2p3输入加密过程解密神经网络建议使用 1输入层1隐藏层1输出层 结构。p1(t)p1p1(t)e1p4(t)e 41p4p4(t)1( 注: “ “ 是输入为固定值 1 的神经元 ) 要求如下:1) 产生1000个训练点p1k p2k p3k p4k, k=1,2,1000。2) 推导反向传播算法用于使误差e1至e4的均方和最小化.3) 对训练编程, 用1000点训练神经网络.4) 用500个独立的其它输入点来检验神经网络的工作情况. 用下列公式决定误差的方差;其中, 5) 定量研究学习率与训练过程的相关性.6) 对连接权值的收敛进行一些定性的研究.7) 打印出相关曲线图. 8) 考虑该设计有哪些实际应用的

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