重力異常的bp神經網路

1. BP神經網路在地面沉降預測中的應用

地面沉降是多種自然和人為因素共同作用的結果。各種要素發生作用的時空序列、影響強度和方向以及它們之間的關系處於不斷變化之中，同時各因素的變化及其影響並不是單方面的，各變數之間相互形成制約關系，這使得地面沉降過程極具復雜性。因此，要求預測模型能以在現有資料、信息基礎，准確反映研究區的自然背景條件、地下水開採行為與地面沉降過程之間的復雜聯系，並能識別和適應不同影響因素隨時間發生的改變。BP神經網路作為一個非線性系統，可用於逼近非線性映射關系，也可用於逼近一個極為復雜的函數關系，是解釋和模擬地面沉降等高度復雜的非線性動力學系統問題的一種較好的方法。

8.4.1.1 訓練樣本的確定

根據第4章的分析，影響研究區域地面沉降過程的變數包含著復雜的自然和人為因素，超采深層地下水是造成研究區1986年以後地面沉降的主要原因，深層地下水的開采量和沉降監測點附近的各含水層組水位均與地面沉降有著很好的相關性。

本區第四系淺層地下水系統(第Ⅰ含水層組)除河漫灘地段，一般為TDS都高於2g/L的鹹水，因此工農業用途較少，水位一般保持天然狀態，在本次模型研究中不予考慮。由於區內各地面沉降監測點的地面高程每年測量一次，為了保持與地面沉降數據的一致性，使神經網路模型能准確識別地下水開采與地面沉降之間的關系，所有數據均整理成年平均的形式。

本章選擇了控沉點處深層地下水系統的年均水位和區域地下水開采量作為模型的輸入變數，考慮到水位和開采量的變化與沉降變形並不同步，有明顯的滯後性存在，本章將前一年的開采量和年均水位也作為輸入，故模型的輸入變數為四個。以收集到的區內每個地面沉降監測點的年沉降量作為模型的輸出變數，通過選擇適合的隱含層數和隱層神經單元數構建BP模型，對地面沉降的趨勢進行預測。

本次收集到的地面沉降監測點處並未有常觀孔的水位數據，如果根據歷年實測等水位線推算，會產生很大的誤差，導致預測結果的不穩定性。基於已經建立好的Modflow數值模型，利用Processing Modflow軟體里的水井子程序包，在控沉點處設置虛擬的水位觀測井，通過軟體模擬出的不同時期的水位，作為地面沉降神經網路模型的輸入層，從而避免了以往的將各含水層組平均水位作為模型輸入所帶來的誤差^[55]。考慮到深層地下水系統各含水層組的水力聯系較為密切，本次在每個地面沉降監測點處只設置一個水位觀測井，來模擬深層地下水系統的水位。水井濾水管的起始位置與該點含水層的位置相對應，即濾水管的長度即為含水層的厚度。

觀測井在模型中的位置如8.31所示，綠色的點即為虛擬水位觀測井。從圖中可以看出6個沉降點在研究區內分布均勻，處於不同的沉降區域，有一定的代表性，通過對這6個點的地面沉降進行預測，可以反映出不同區域的沉降趨勢。數值模型模擬得到的各沉降點年均水位如圖8.32所示。

圖8.31 控沉點虛擬水井在Modflow數值模型中的分布示意圖

圖8.32 模擬得到的各沉降點處虛擬水井年均水位動態

8.4.1.2 樣本數據的預處理

由於BP網路的輸入層物理量及數值相差甚遠(不屬於一個數量級)，為了加快網路收斂的速度，在訓練之前須將各輸入物理量進行預處理。數據的預處理方法主要有標准化法、重新定標法、變換法和比例放縮法等等。本章所選用的是一種最常用的比例壓縮法，公式為^[56]

變環境條件下的水資源保護與可持續利用研究

式中:X為原始數據;X_max、X_min為原始數據的最大值和最小值;T為變換後的數據，也稱之為目標數據;T_max、T_min為目標數據的最大值和最小值。

由於Sigmoid函數在值域[0，0.1]和[0.9，1.0]區域內曲線變化極為平坦，因此合適的數據處理是將各輸入物理量歸至[0.1，0.9]之間。本章用式(8.7)將每個樣本輸入層的4個物理量進行歸一化處理

變環境條件下的水資源保護與可持續利用研究

處理後的數據見表8.14。

表8.14 BP神經網路模型數據歸一化表

續表

8.4.1.3 網路結構的確定

BP神經網路的建立，其重點在於網路結構的設計，只要隱層中有足夠多的神經元，多層前向網路可以用來逼近幾乎任何一個函數。一般地，網路結構(隱層數和隱層神經元數)和參數(權值和偏置值)共同決定著神經網路所能實現的函數的復雜程度的上限。結構簡單的網路所能實現的函數類型是非常有限的，參數過多的網路可能會對數據擬合過度。本章將輸入樣本的個數定為4個，輸出樣本為1個。但是對於隱含層數及隱含層所含神經元個數的選擇，到目前為止還沒有明確的方法可以計算出實際需要多少層或多少神經元就可以滿足預測精度的要求，在選擇時通常是採用試算的方法^[56，57]。

為了保證模型的預測精度和范化能力，根據收集到的資料的連續性，本次研究利用1988～2002年15組地面沉降歷史觀測數據和對應的當年及前一年的開采量、年均水位組織訓練，以2003年和2004年的實測地面沉降數據校驗模型的預測能力，嘗試多種試驗性網路結構，其他模型參數的選擇採取保守方式，以犧牲訓練速度換取模型穩定性。以2003年和2004年的平均相對誤差均小於20%作為篩選標准，最終選擇三層BP網路作為模型結構，隱層神經元的個數設置為3。網路結構如圖8.33所示，參數見表8.15。

表8.15 BP網路模型參數一覽表

圖8.33 神經網路模型結構圖

8.4.1.4 網路的訓練與預測

採用圖8.33確定的網路結構對數據進行訓練，各個沉降點的訓練過程和擬合效果如圖8.34、圖8.35所示。

從圖8.35可以看出，訓練後的BP網路能很好地逼近給定的目標函數。說明該模型的泛化能力較好，模擬的結果比較可靠。通過該模型模擬了6個沉降點在2003和2004年的沉降量(表8.16)，可以看出2003年和2004年模擬值和實際擬合較好，兩年的平均相對誤差均小於20%，說明BP神經網路可以用來預測地面沉降的趨勢。

表8.16 監測點年沉降量模擬誤差表

圖8.34 各沉降點訓練過程圖

8.4.1.5 模型物理意義探討

雖然現今的BP神經網路還是一個黑箱模型，其參數沒有水文物理意義^[58]。但從結構上分析，本章認為地面沉降與ANN是同構的。對於每個控沉點來說，深層地下水系統的開采量和含水層組的水位變化，都會引起地層應力的響應，從而導致整體的地面標高發生變化，這一過程可以與BP神經網路結構進行類比。其中，深層地下水系統的3個含水層組相當於隱含層中的3個神經元，各含水層組對地面沉降的奉獻值相當於隱含層中人工神經元的閾值，整體上來說，本次用來模擬地面沉降的BP神經網路結構已經灰箱化(表8.17)。

圖8.35 各監測點年沉降量神經網路模型擬合圖

表8.17 BP神經網路構件物理意義一覽表

2. 發現訓練出來的BP神經網路錯誤怎麼辦

。。。怎麼歸類到籃球了。

給的信息太少了點，可能很多。你的樣本少不少，和不合適。是不是over-train了？

3. 磁法勘探室內資料整理的過程、校正的內容及地質意義，如何增加解析度（詳細一點）

面與平面磁測資料的轉換處理與正、反演3.磁法勘探資料綜合解釋。而每一部分又分為：

一、野外磁測結果整理與預處理

1.儀器性能檢驗：雜訊水平、一致性與儀器觀測精度；

2.磁測資料的各項改正：利用國際地磁參考場IGRF作正常地磁場改正，高度改正，水平梯度改正，日變改正和混合改正。各項改正方法按地質礦產行業標准DZ/T0071-93,94，同時也兼顧一些單位對精度要求不高，還使用機械式儀器用混合改正和水平梯度改正方法。

3.磁測工作精度：按平穩場和異常場不同用均方誤差和相對誤差計算。

4.標本磁參數的測定與統計整理：根據質子磁力儀測定結果計算標本的磁化率和剩餘磁化強度，同時按算術平均或幾何平均方法計算均值；並對計算結果進行分組和繪制頻率直方圖和頻率分布曲線。

5.磁測資料預處理：對剖面資料進行5點、7點圓滑和加密插值，跳點放稀點距；對平面資料進行25點、49點圓滑和加密插值，跳點放稀測網；從平面資料中任意切出一條剖面或一塊面積（如某一個局部磁異常）進行精細解釋。

二、剖面與平面資料的轉換處理與正反演

1.二度、似二度體的正演

（1）有效磁化強度、有效磁化傾角的計算，感應磁化強度與剩餘磁化強度的矢量合成；

（2）常見規則幾何形體，如水平圓柱體，斜交磁化有限延深板狀體，接觸帶與台階，矩形截面水平稜柱體組合模型，下延無限直立稜柱體組合模型的正演，以及二度半任意多邊形截面水平稜柱體模型正演；

（3）強磁性磁性體的消磁作用的計算。

正演部分可以計算任何復雜地質情況下磁性體產生的磁場，如可以計算任意形狀磁性體，多個孤立脈狀體的組合，礦體與岩體的組合，孤立礦體與區域磁性基底組合等，用於正演研究和檢驗反演解釋的結果。

2.剖面資料的轉換處理

（1）分離區域場與局部場方法：滑動平均法，插值切割場法，趨勢分析法，差值場法，匹配濾波與維納濾波法等；

（2）頻率域磁異常轉換系統：向上、向下延拓，化到地磁極，換算水平分量
和垂直分量
，垂向一次導數，磁源重力異常；

（3）歸一化總梯度法：該方法對磁異常作歸一化延拓，有反演效果，可顯示下半空間斷面圖；

（4）把彎曲地形上磁異常化到水平地形上，利用等效偶層位方法進行曲化平處理；

（5）一維小波多尺度分解：利用小波分析方法，把磁異常分解為不同階次的細節部分和逼近部分，用它們來分離不同尺度的區域場與局部場；

（6）空間域的解析延拓方法

轉換處理部分包含了目前國內常用的位場分離、轉換處理的所有常規與前沿方法技術：有空間域的處理方法，也有通過傅立葉變換來實現的頻率域轉換處理方法，如化到地磁極，上下延拓，分量轉換，導數換算，磁源重力異常等等；剖面資料轉換處理還包括了磁法勘探最新的研究成果，如我們承擔的國家自然科學基金項目山區重磁資料快速曲化平方法成果，近年熱門的小波分析方法在重磁位場分離的應用。

3.剖面磁異常的反演

（1）經驗切線法，斜磁化二度無限延深板狀體
切線法，特徵點法。這是一些經典的，在50—80年代用得非常廣泛，解釋人員採用人工作圖計算解釋的常規方法，為了保留這些方法，我們採用可視化技術直接在計算機屏幕上操作，可以實時修改顯示計算結果，解釋人員不必再畫圖計算。它們對傳統的反演解釋方法起了「承前」的作用。

（2）希爾伯特變換法接觸帶、台階反演。Werner反褶積剖面快速反演與歐拉齊次方程法剖面反演。這是一類把非線性反演轉化為線性反演的方法，其中Werner反褶積，歐拉次方程法解釋人員可以在不知道地下地質體的形狀、物性參數情況下，及時快速了解磁性體的埋深及分布情況，是國外較為流行的一類快速反演方法。

（3）人機交互實時反演。通過建立一個二度半（也可以是二度的）任意多邊形截面水平稜柱體的復雜模型，利用計算機可視化功能，解釋人員在計算機屏幕前建立、修改模型，實時進行反演解釋，該方法適合任意復雜模型，可以充分發揮解釋人員的經驗。

（4）最優化選擇法自動反演。通過建立一個二度下延有限板狀體模型，利用阻尼最小二乘法自動反演技術，機器自動修改板狀體模型的7個參數，實現反演過程的自動化。

（5）磁性界面反演。對於磁性基底面（如結晶基底面，大的岩體的上頂面），由於溫度升高導致磁性消失的居里等溫面，採用空間域的廣義逆矩陣方法和頻率域直接反演法。

剖面磁異常反演部分包括繼承傳統的、大家喜歡用的一些剖面人工解釋，而其核心部分是近二十年來新的反演方法技術，如線性快速反演方法，最優化方法，充分發揮解釋人員作用的人機交互反演，以及可用於區域資料處理的各種界面反演技術。

4.三度體的正演

（1）常見規則幾何形體正演，包含球體、稜柱體及其組合模型的正演計算。

（2）帕克法頻率域快速正演，用於計算磁性上界面起伏產生的磁場。

（3）任意形狀三度體面元法正演，對於任意形態的孤立磁性體，採用數值積分方法實現它們的正演計算，該方法曾廣泛用於已知礦山有大量勘探剖面礦體磁場的計算，以及用剩餘異常來發現深部隱伏礦體。

（4）復雜幾何形體正演，包括有限長水平圓柱體、橢球體、走向與下延有限傾斜板狀體正演計算。

5.平面磁測資料轉換處理

（1）滑動平均法，插值切割場法，趨勢分析法，差值場法，匹配濾波，3D頻率域轉換處理系統等方法是剖面（二度）方法的推廣，方法原理相同，功能相同。可實現平面資料的各種轉換處理。

（2）增加了空間域的垂向二次導數，水平總梯度模，重磁對應分析方法。前兩種方法用於突出淺部異常和解釋地質體的邊界（斷裂、岩體、礦體邊界等等）；後一種方法通過對重力場與磁場的對應分析獲得相關系數，泊松比等參數，以了解重磁場的相關性及岩性變化等。

（3）小波多尺度分析方法是剖面一維小波分析方法的推廣。

（4）ΔT與ΔZ磁場的互換，可用於以前ΔZ舊資料換算為ΔT，與航磁或地面高精度磁測新資料對比。

6.平面磁測資料的反演

磁測資料的反演解釋往往通過切取典型剖面用二度方法對它們進行精細反演解釋，這里也提供了近二十年來較為成熟先進的反演方法技術。

（1）組合長方體模型最優化反演，用於孤立磁性體的反演；

（2）歐拉齊次方程法反演，用於孤立磁性體的反演；

（3）視磁化強度填圖，用於基底岩性填圖；

（4）磁性界面反演，用於磁性上界面和下界面（居里等溫面）反演。

（5）3D可視化規則幾何形體的磁場反演；

（6）3D可視化任意形狀三度體積分重磁場反演。

1.磁異常的定性解釋。定性解釋在磁法勘探解釋中佔有非常重要的地位，它是定量解釋的基礎，比定量解釋更重要。編制這一部分的目的是想通過計算機可視化技術把定性解釋的一些原則及方法展示出來，同時把一些以往人工作圖解釋的精細方法也用可視化技術實現。

（1）磁異常特徵分析，展示磁異常曲線隨深度、板寬度、有效磁化傾角的變化特徵，有限與無限延深磁性體磁異常特徵，磁異常解釋中的多解性。

（2）利用剖面不同特徵的定性定量分析，如雙分量參量圖，不同延拓高度剖面特徵，水平分量，垂直分量模的曲線特徵來分析磁性體形狀、埋深、產狀等要素。

2.磁法與其它方法資料的綜合礦產預測

根據磁異常、電異常、重力異常等各種地球物理信息，以及地球化學、地質信息（如化探的元素分布與含量、重砂、礦物等），利用人工神經網路，模糊數學，灰色系統方法進行成礦遠景預測。

（1）模糊數學方法綜合預測；

（2）灰色系統方法綜合預測；

（3）BP人工神經網路綜合預測。

3.高斯制（CGSM）、國際單位制（SI）單位互換

舊資料舊書使用高斯制，而新資料新書按國家規定採用國際單位制，二者之間的單位及換算這里提供了信息。

2007年MAGS2.0升級版的軟體是在2003~2005年MAGS1.0版基礎上修改升級，其主要更新的內容有：

1、增加了處理計算結果轉換為MAPGIS格式，使處理計算結果可以在MAPGIS環境中作圖，有剖面曲線圖、平面等值線圖、二度半人機交互反演結果的地質斷面圖；

2、增加了平剖圖的繪制，及在MAPGIS輸出；

3、利用國際地磁參考場IGRF計算工區地磁傾角、偏角，日變改正兼容各類型儀器的不同記錄格式等等；

4、增加了偏移抽樣低緯度化極方法，該方法適用於我國南方低緯度地區。

2009年最新推出的MAGS3.0升級版軟體是在MAGS2.0版基礎上修改升級的，其主要更新的內容有：

1、增加了國際地磁參考場（IGRF）橢球模型（A2）等各種功能。本程序計算結果可用於正常場改正，它可以計算球體模型的正常地磁參考場，也可以計算橢球體模型的正常地磁參考場；可以將正常地磁參考場的時間計算到年，也可以計算到天；正常場改正可以按統一時間來改算，也可以按不同的觀測時間來改算。用戶可以根據不同需要選擇計算參數。

2、增加了國產WCZ、CZM型號儀器及自定義格式文件的日變改正（A4）。使得日變改正程序（A4）能夠適應目前國內使用的各種儀器。

3、完善了小波重磁場多尺度分解和斷裂體系分析（C10、C11、F10、F13）。使得剖面與平面資料的小波多尺度分解、基於小波模極大值邊緣檢測的斷裂分析更加實用與方便。

4、增加了正演部分的圖形顯示（D2~D7）。每一個正演程序執行中都能顯示模型與剖面異常曲線。

5、統一了數據文件的輸入格式（E1~E4、E8），方便了剖面反演程序的使用。

6、增加了二維視磁化率成像（E12）。使得剖面資料的反演解釋有多種方法與手段，該方法的結果還可以作為二度半交互反演的初始模型。

7、增加了二度板狀體粒子群演算法井地聯合反演（E13）。該方法可以用於有井中磁測資料的反演解釋，粒子群演算法是一種非線性的反演方法，它可以全局尋優，克服廣義線性反演方法容易陷入局部極小的缺點。

8、增加了重磁異常功率譜確定場源似深度（E14,H8）。它是一種大致估算場源深度的方法。

9、完善了平面歐拉齊次方程法反演結果顯示形式（H4）。該顯示形式以不同的顏色顯示全區的歐拉解的深度，方便對解釋結果的分析。

10、增加了帕克法視磁化強度填圖（H9）。基於頻率域的帕克法視磁化強度反演計算快，更加實用。

11、增加了帕克法磁性界面反演（水平方向磁性變化）（H10）。該方法反演模型是水平方向磁性可以變化，擴大了程序的應用范圍。

12、增加了漸變色平剖圖MAPGIS格式轉換（M2）。該程序可以根據需要靈活選擇均勻色調和漸變色調作圖。

13、提供了一份找礦案例的參考資料，該資料收集了我國建國以來磁法找鐵的10個典型案例。

磁法勘探軟體系統具有較強的針對性與實用性，同時也具有先進性和前沿性。其中絕大部分的方法及程序都經過了長時間的使用，並且這些程序在編制時都設計了理論模型作了正確性的檢驗，因此本軟體系統也具有較好的穩定性與正確性。軟體系統近年在我國南方危機礦山深部找礦、西部大開發、1：5萬礦調以及境外找礦中發揮了作用並取得明顯的地質效果。其中3D任意形狀地質體人機交互反演方法在大冶危機礦山、澳大利亞資源評估、青海、四川等地的深部找礦取得了明顯的地質效果，小波分析方法等方法也在華北地區的地震構造分析中發揮作用。

MAGS軟體為國內成熟先進的磁法勘探軟體，不僅在國土資源部、冶金、有色、核工業、煤田等野外隊與研究所廣泛應用，也在西北大學、同濟大學、昆明理工、東華理工等大學，中科院地球物理所、海洋所、南海所，國家海洋局，國家地震局，中國石化，中國石油等單位得到廣泛應用。
本系統支持目前廣泛使用的Windows2000/XP 操作平台，全中文提示可視化，實時顯示計算結果和繪制圖件，以及以人機交互方式修改參數和計算結果等等，界面簡潔，使用方便，具有一定計算機和重磁工作基礎的人員，略加培訓，即可以高效快速完成內業整理與解釋，甚至可以在野外條件下及時獲得處理解釋的結果和繪製成果圖件、編寫報告、製作匯報多媒體

4. BP點是什麼

1、沸點BP（Boiling Point ），（物理學）沸點。
2、血壓BP（blood pressure），（醫學）血壓。
3、基點Basis Point（bp）基點。用於金融方面，債券和票據利率改變數的度量單位。一個基點等於1個百分點的1%，即0.01%，因此，100個基點等於1%。 如： 一浮動利率債券的利率可能比LIBOR高10個基點，100個基點相當於1%，該債券的利率可能比普遍使用的LIBOR利率高0.1%。 [例] 當美聯儲宣布將利率下調50個基點時，也就等於下降了0.5個百分點。
4、鹼基對bp（base pair），（生物學）鹼基對。 1bp=1鹼基對。
5、英國石油集團公司BP(British Petroleum)，英國石油集團公司。 BP石油集團公司BP是世界上最大的石油和石化集團公司之一。由前英國石油、阿莫科、阿科和嘉實多等公司整合重組形成。公司的主要業務是油氣勘探開發；煉油；天然氣銷售和發電；油品零售和運輸；以及石油化工產品生產和銷售。此外，公司在太陽能發電方面的業務也在不斷壯大。BP總部設在英國倫敦。公司目前的資產市值約為2000億美元，擁有愈百萬股東。BP 近十一萬員工遍布全世界，在百餘個國家擁有生產和經營活動。2003年，BP在《財富》雜志的全球500強中排前五名，名列歐洲500強之首。 自1973年在華拓展業務以來，BP在一系列商業項目中累計投資超過40億美元，積極參與了中國的經濟建設。迄今BP是中國最大的海上天然氣生產企業，中國第一家液化天然氣(LNG)的唯一外方合作夥伴，石化領域最大的外資投資企業，中國最大的液化石油氣(LPG)進口和營銷企業，唯一參與航空燃油服務的外方合作夥伴，等。主要的合資企業有：向海南和香港供氣的崖城天然氣田，BP廣東液化天然氣站線項目，上海賽科，寧波華東BP液化石油氣有限公司， 珠海PTA, 重慶揚子乙醯，藍天航空燃油服務公司等。 約翰。布朗全球實力商業領袖 --《財富》2003年八月期專題報道譯文《財富》2003年八月期載文報道，在美國之外最有影響力的25位商業領袖之中，英國BP CEO約翰·布朗(John Browne)名列榜首。 去年殼牌超過BP成為在美國之外最大的石油公司。但是殼牌的Phil Warts僅僅是繼承了一個龐大的公司，而約翰·布朗則是在1998年合並阿莫科(Amoco)和2000年收購阿科(Arco)之後成功地把BP打造成一個超級企業。BP公司的CEO同時揮師俄羅斯，創建了對所有西方投資者來說最大的合資公司， 從而展示了實力。今年55歲的約翰。布朗，因為其聘用員工的做法而備受女性群體的尊敬與喜愛，同時由於倡導和推進綠色環保方面的努力，使其比同行更受歡迎。其他2010年雅虎十大熱門搜索詞
6、尋呼機BP（beeper），BP機，尋呼機，傳呼機
7、反向傳播BP（Back Propagation），反向傳播。 BP神經網路，即誤差反傳誤差反向傳播演算法的學習過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，並傳遞給中間層各神經元；中間層是內部信息處理層，負責信息變換，根據信息變化能力的需求，中間層可以設計為單隱層或者多隱層結構；最後一個隱層傳遞到輸出層各神經元的信息，經進一步處理後，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權值不斷調整的過程，也是神經網路學習訓練的過程，此過程一直進行到網路輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預先設定的學習次數為止。
8、基址指針寄存器BP（Base Pointer），基址指針寄存器。 編程時存儲器定址採用邏輯地址，邏輯地址有偏移地址和段地址。BP為基址指針寄存器，指明了數據的偏移地址，而段地址默認是堆棧段。所以就有了上面的表述。 例如：MOV AX,[BP] 源操作數指明一個主存數據，這個數據所在存儲單元的段地址由SS指明、偏移地址由BP指明。編輯本段9、葯學士BP（Bachelor of Pharmacy），葯學士。編輯本段10、理學學士BP（Bachelor of Philosophy ），理學學士，哲學學士。編輯本段11、反壓力BP（Back Pressure），反壓力。編輯本段12、帶通BP（Band Pass），（無線電）（計算機）帶通。編輯本段13、大氣壓BP（Barometric Pressure ），大氣壓。編輯本段14、海岸信標BP（Beacon Point ），海岸信標，航標站。編輯本段15、鍋爐壓力BP（Boiler Pressure ），鍋爐壓力。編輯本段16、 英國專利BP（British Patent ），英國專利。編輯本段17、《英國葯典》BP（British Phamacopoeia），《英國葯典》。編輯本段18、《巴格達條約》BP（Baghdad Pact ），《巴格達條約》編輯本段19、 中斷點BP（Break Point）， （計算機）中斷點。編輯本段20、下電嘴BP（Bottom Plug ），下電嘴，下電咀編輯本段21、藍圖BP（Blueprint ），藍圖。編輯本段22、董事長BP（Board President ），董事長。編輯本段23、藍相(BP)藍相(BP)是液晶中具有特殊性質的一個相態,它的序參量表現出三維空間周期性.藍相是出現在一個狹小的溫度間隔里(量級為0.1-1K)的穩定相態. 藍相是各種膽甾相液晶（膽甾醇衍生物和手性液晶）在稍低於清亮點時存在的一個或兩個熱力學穩定相，它是介於膽甾相和各向同性相之間的一個狹窄溫度區間（只有幾度）的新相，由於通常呈現藍色，故稱為藍相。這是由於它選擇性反射圓偏振光或伴隨的異常旋光彌散所致。 藍相是穩定的相態，具有遠程取向有序的特徵。但藍相不一定都是藍色，藍、藍灰、綠以至於白色都有可能。其彩色取決於布拉格散射，當然主要是螺距的長短。編輯本段24、二苯甲酮BP（Benzophenone, di-phinyl ketone），二苯甲酮 紫外線吸收劑（吸收紫外線波長290-360納米）和引發劑，有機顏料，醫葯，香料，殺蟲劑的中間體 醫葯工業中用於生產雙環乙哌啶，苯甲托品氫溴酸鹽，苯海拉明鹽等，也是苯乙烯聚合抑制劑和香料定香劑，能賦予香料以甜的氣息，用在許多香水和皂用香精中。 化妝品工業中可用於防曬油/膏。編輯本段25、泡打粉B.P（Baking Powder） ，泡打粉的縮寫。泡打粉又稱『速發粉』或『泡大粉』或『蛋糕發粉』或『發酵粉』，是西點膨大劑的一種，經常用於蛋糕及西餅的製作。配料中的鉀明礬有毒害,現在被醫學證明不宜食用.會導致骨質疏鬆、貧血，甚至影響神經細胞的發育。及引起老年性痴呆症。編輯本段26、購買力B.P (Buying Power) 購買力。在股票交易市場特別是日內交易市場中，BuyingPower是指交易員所能動用的資金量。B.P不等同於現金。經紀公司會專門建立一個資金池，交易員所需要的B.P就是從資金池中取得的。因而交易員並不能轉移其所使用的BP，而只能使用其來買賣股票或期貨。如果有10個交易員，每個交易員需要使用100萬，那麼資金池並不需要准備1000萬的資金，而只需要准備一定百分比的資金就足夠了。因為交易員所佔用的BP是動態的，只要根據經驗峰值統計，就可以確定出比較合理的百分比了。編輯本段27、擴充包、素材包BP(Booster Pack ; 擴充包 ; 素材包)是游戲中隊游戲本身進行擴展的文件版本。編輯本段28.DNF中一種特殊的積分點DNF中文名稱地下城與勇士，在新開放的的無盡的祭壇中BP可通過殺死怪物或服用BP葯水獲取。BP可用於購買五種能力：恢復，加力量，加智力，加速度，減少冷卻時間。編輯本段29.魔獸爭霸中的遠古守護者魔獸爭霸游戲中暗夜精靈族的防禦性古樹，當紮根以後，會向空中投擲大量的石塊對來犯的敵人進行反擊.與暗夜精靈族的許多建築一樣，可以在需要時拔地而起，成為可移動的近程攻擊單位，建造的快捷鍵為P，因此也被稱為 BP。30.網路在網路用語中， BP還有白嫖的意思，意為不花錢不付出代價就想得到物質的行為。 例如：A：「喜歡某游戲可是不想花錢於是就買了盜版」 此刻，就可以說A是BP

5. BP代表什麼、

1、沸點 2、血壓 3、基點 4、鹼基對 5、英國石油集團公司 6、尋呼機 7、反向傳播 8、基址指針寄存器 9、葯學士 10、理學學士 11、反壓力 12、帶通 13、大氣壓 14、海岸信標 15、鍋爐壓力 16、 英國專利 17、《英國葯典》 18、《巴格達條約》 19、 中斷點 20、下電嘴 21、藍圖 22、董事長 23、藍相(BP) 24、二苯甲酮 25、泡打粉 26、購買力1、沸點2、血壓3、基點4、鹼基對5、英國石油集團公司 6、尋呼機7、反向傳播8、基址指針寄存器9、葯學士10、理學學士11、反壓力12、帶通13、大氣壓14、海岸信標15、鍋爐壓力16、 英國專利17、《英國葯典》18、《巴格達條約》19、 中斷點20、下電嘴21、藍圖22、董事長23、藍相(BP)24、二苯甲酮25、泡打粉26、購買力展開1、沸點BP（Boiling Point ），（物理學）沸點。 2、血壓BP（blood pressure），（醫學）血壓。 3、基點BP（Base Point），（金融投資學）基點，原點。 多用在收益率，增長率的描述和描圖的坐標中。例如上漲30bp，指上漲30%的1/100 。也就是30的萬分之一。 4、鹼基對bp（base pair），（生物學）鹼基對。 1bp=1鹼基對。5、英國石油集團公司BP(British Petroleum)，英國石油集團公司。 BP石油集團公司BP是世界上最大的石油和石油化工集團公司之一。由前英國石油、阿莫科、阿科和嘉實多等公司整合重組形成，是世界上最大的石油和石化集團公司之一。公司的主要業務是油氣勘探開發；煉油；天然氣銷售和發電；油品零售和運輸；以及石油化工產品生產和銷售。此外，公司在太陽能發電方面的業務也在不斷壯大。BP總部設在英國倫敦。公司目前的資產市值約為2000億美元，擁有愈百萬股東。BP 近十一萬員工遍布全世界，在百餘個國家擁有生產和經營活動。2003年，BP在《財富》雜志的全球500強中排前五名，名列歐洲500強之首。 自1973年在華拓展業務以來，BP在一系列商業項目中累計投資超過40億美元，積極參與了中國的經濟建設。迄今BP是中國最大的海上天然氣生產企業，中國第一家液化天然氣(LNG)的唯一外方合作夥伴，石化領域最大的外資投資企業，中國最大的液化石油氣(LPG)進口和營銷企業，唯一參與航空燃油服務的外方合作夥伴，等。主要的合資企業有：向海南和香港供氣的崖城天然氣田，BP廣東液化天然氣站線項目，上海賽科，寧波華東BP液化石油氣有限公司， 珠海PTA, 重慶揚子乙醯，藍天航空燃油服務公司等。 約翰。布朗全球實力商業領袖 --《財富》2003年八月期專題報道譯文《財富》2003年八月期載文報道，在美國之外最有影響力的25位商業領袖之中，英國BP CEO約翰·布朗(John Browne)名列榜首。 去年殼牌超過BP成為在美國之外最大的石油公司。但是殼牌的Phil Warts僅僅是繼承了一個龐大的公司，而約翰·布朗則是在1998年合並阿莫科(Amoco)和2000年收購阿科(Arco)之後成功地把BP打造成一個超級企業。BP公司的CEO同時揮師俄羅斯，創建了對所有西方投資者來說最大的合資公司， 從而展示了實力。今年55歲的約翰。布朗，因為其聘用員工的做法而備受女性群體的尊敬與喜愛，同時由於倡導和推進綠色環保方面的努力，使其比同行更受歡迎。 其他2010年雅虎十大熱門搜索詞 6、尋呼機BP（beeper），BP機，尋呼機，傳呼機。 7、反向傳播BP（Back Propagation），反向傳播。 BP神經網路，即誤差反傳誤差反向傳播演算法的學習過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經元負責接收來自外界的輸入信息，並傳遞給中間層各神經元；中間層是內部信息處理層，負責信息變換，根據信息變化能力的需求，中間層可以設計為單隱層或者多隱層結構；最後一個隱層傳遞到輸出層各神經元的信息，經進一步處理後，完成一次學習的正向傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結果。當實際輸出與期望輸出不符時，進入誤差的反向傳播階段。誤差通過輸出層，按誤差梯度下降的方式修正各層權值，向隱層、輸入層逐層反傳。周而復始的信息正向傳播和誤差反向傳播過程，是各層權值不斷調整的過程，也是神經網路學習訓練的過程，此過程一直進行到網路輸出的誤差減少到可以接受的程度，或者預先設定的學習次數為止。8、基址指針寄存器BP（Base Pointer），基址指針寄存器。 編程時存儲器定址採用邏輯地址，邏輯地址有偏移地址和段地址。BP為基址指針寄存器，指明了數據的偏移地址，而段地址默認是堆棧段。所以就有了上面的表述。 例如：MOV AX,[BP] 源操作數指明一個主存數據，這個數據所在存儲單元的段地址由SS指明、偏移地址由BP指明。 9、葯學士BP（Bachelor of Pharmacy），葯學士。 10、理學學士BP（Bachelor of Philosophy ），理學學士，哲學學士。 11、反壓力BP（Back Pressure），反壓力。 12、帶通BP（Band Pass），（無線電）（計算機）帶通。 13、大氣壓BP（Barometric Pressure ），大氣壓。 14、海岸信標BP（Beacon Point ），海岸信標，航標站。 15、鍋爐壓力BP（Boiler Pressure ），鍋爐壓力。 、 英國專利BP（British Patent ），英國專利。 17、《英國葯典》BP（British Phamacopoeia），《英國葯典》。 18、《巴格達條約》BP（Baghdad Pact ），《巴格達條約》 19、 中斷點BP（Break Point）， （計算機）中斷點。 20、下電嘴BP（Bottom Plug ），下電嘴，下電咀 21、藍圖BP（Blueprint ），藍圖。 22、董事長BP（Board President ），董事長。 23、藍相(BP)藍相(BP)是液晶中具有特殊性質的一個相態,它的序參量表現出三維空間周期性.藍相是出現在一個狹小的溫度間隔里(量級為0.1-1K)的穩定相態. 藍相是各種膽甾相液晶（膽甾醇衍生物和手性液晶）在稍低於清亮點時存在的一個或兩個熱力學穩定相，它是介於膽甾相和各向同性相之間的一個狹窄溫度區間（只有幾度）的新相，由於通常呈現藍色，故稱為藍相。這是由於它選擇性反射圓偏振光或伴隨的異常旋光彌散所致。 藍相是穩定的相態，具有遠程取向有序的特徵。但藍相不一定都是藍色，藍、藍灰、綠以至於白色都有可能。其彩色取決於布拉格散射，當然主要是螺距的長短。 24、二苯甲酮BP（Benzophenone, di-phinyl ketone），二苯甲酮 紫外線吸收劑（吸收紫外線波長290-360納米）和引發劑，有機顏料，醫葯，香料，殺蟲劑的中間體 醫葯工業中用於生產雙環乙哌啶，苯甲托品氫溴酸鹽，苯海拉明鹽等，也是苯乙烯聚合抑制劑和香料定香劑，能賦予香料以甜的氣息，用在許多香水和皂用香精中。 化妝品工業中可用於防曬油/膏。 25、泡打粉B.P（Baking Powder） ，泡打粉的縮寫。泡打粉又稱『速發粉』或『泡大粉』或『蛋糕發粉』或『發酵粉』，是西點膨大劑的一種，經常用於蛋糕及西餅的製作。配料中的鉀明礬有毒害,現在被醫學證明不宜食用.會導致骨質疏鬆、貧血，甚至影響神經細胞的發育。及引起老年性痴呆症。26、購買力B.P (Buying Power) 購買力。在股票交易市場特別是日內交易市場中，BuyingPower是指交易員所能動用的資金量。B.P不等同於現金。經紀公司會專門建立一個資金池，交易員所需要的B.P就是從資金池中取得的。因而交易員並不能轉移其所使用的BP，而只能使用其來買賣股票或期貨。如果有10個交易員，每個交易員需要使用100萬，那麼資金池並不需要准備1000萬的資金，而只需要准備一定百分比的資金就足夠了。因為交易員所佔用的BP是動態的，只要根據經驗峰值統計，就可以確定出比較合理的百分比了。 參考BAIDU

6. BP神經網路的原理的BP什麼意思

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。

神經網路（或人工神經網路）具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經元）組成，以解決問題。它遵循非線性路徑，並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。

該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題，例如識別貓和狗的圖片，識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。

本教程將涵蓋以下主題：

• 神經網路概論

• 正向傳播和反向傳播

• 激活函數

• R中神經網路的實現

• 案例

• 利弊

• 結論

神經網路概論

神經網路是受人腦啟發執行特定任務的演算法。它是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都具有與之關聯的權重。在學習階段，網路通過調整權重進行學習，來預測給定輸入的正確類別標簽。

人腦由數十億個處理信息的神經細胞組成。每個神經細胞都認為是一個簡單的處理系統。被稱為生物神經網路的神經元通過電信號傳輸信息。這種並行的交互系統使大腦能夠思考和處理信息。一個神經元的樹突接收來自另一個神經元的輸入信號，並根據這些輸入將輸出響應到某個其他神經元的軸突。



創建測試數據集

創建測試數據集：專業知識得分和溝通技能得分

• # 創建測試集test=data.frame(專業知識,溝通技能得分)



預測測試集的結果

使用計算函數預測測試數據的概率得分。

• ## 使用神經網路進行預測Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



現在，將概率轉換為二進制類。

• # 將概率轉換為設置閾值0.5的二進制類別pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



預測結果為1,0和1。

利弊

神經網路更靈活，可以用於回歸和分類問題。神經網路非常適合具有大量輸入（例如圖像）的非線性數據集，可以使用任意數量的輸入和層，可以並行執行工作。

還有更多可供選擇的演算法，例如SVM，決策樹和回歸演算法，這些演算法簡單，快速，易於訓練並提供更好的性能。神經網路更多的是黑盒子，需要更多的開發時間和更多的計算能力。與其他機器學習演算法相比，神經網路需要更多的數據。NN僅可用於數字輸入和非缺失值數據集。一位著名的神經網路研究人員說：「神經網路是解決任何問題的第二好的方法。最好的方法是真正理解問題。」

神經網路的用途

神經網路的特性提供了許多應用方面，例如：

• 模式識別：神經網路非常適合模式識別問題，例如面部識別，物體檢測，指紋識別等。

• 異常檢測：神經網路擅長異常檢測，它們可以輕松檢測出不適合常規模式的異常模式。

• 時間序列預測：神經網路可用於預測時間序列問題，例如股票價格，天氣預報。

• 自然語言處理：神經網路在自然語言處理任務中提供了廣泛的應用，例如文本分類，命名實體識別（NER），詞性標記，語音識別和拼寫檢查。

最受歡迎的見解

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7. 什麼是BP神經網路

BP演算法的基本思想是：學習過程由信號正向傳播與誤差的反向回傳兩個部分組成；正向傳播時，輸入樣本從輸入層傳入，經各隱層依次逐層處理，傳向輸出層，若輸出層輸出與期望不符，則將誤差作為調整信號逐層反向回傳，對神經元之間的連接權矩陣做出處理，使誤差減小。經反復學習，最終使誤差減小到可接受的范圍。具體步驟如下：
1、從訓練集中取出某一樣本，把信息輸入網路中。
2、通過各節點間的連接情況正向逐層處理後，得到神經網路的實際輸出。
3、計算網路實際輸出與期望輸出的誤差。
4、將誤差逐層反向回傳至之前各層，並按一定原則將誤差信號載入到連接權值上，使整個神經網路的連接權值向誤差減小的方向轉化。
5、対訓練集中每一個輸入—輸出樣本對重復以上步驟，直到整個訓練樣本集的誤差減小到符合要求為止。

8. bp神經網路

BP（Back Propagation）網路是1986年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hide layer)和輸出層(output layer)。
人工神經網路就是模擬人思維的第二種方式。這是一個非線性動力學系統，其特色在於信息的分布式存儲和並行協同處理。雖然單個神經元的結構極其簡單，功能有限，但大量神經元構成的網路系統所能實現的行為卻是極其豐富多彩的。

人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對手寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。

所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。

如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。

如圖所示拓撲結構的單隱層前饋網路，一般稱為三層前饋網或三層感知器，即：輸入層、中間層（也稱隱層）和輸出層。它的特點是：各層神經元僅與相鄰層神經元之間相互全連接，同層內神經元之間無連接，各層神經元之間無反饋連接，構成具有層次結構的前饋型神經網路系統。單計算層前饋神經網路只能求解線性可分問題，能夠求解非線性問題的網路必須是具有隱層的多層神經網路。
神經網路的研究內容相當廣泛，反映了多學科交叉技術領域的特點。主要的研究工作集中在以下幾個方面：

（1）生物原型研究。從生理學、心理學、解剖學、腦科學、病理學等生物科學方面研究神經細胞、神經網路、神經系統的生物原型結構及其功能機理。

（2）建立理論模型。根據生物原型的研究，建立神經元、神經網路的理論模型。其中包括概念模型、知識模型、物理化學模型、數學模型等。

（3）網路模型與演算法研究。在理論模型研究的基礎上構作具體的神經網路模型，以實現計算機模擬或准備製作硬體，包括網路學習演算法的研究。這方面的工作也稱為技術模型研究。

（4）人工神經網路應用系統。在網路模型與演算法研究的基礎上，利用人工神經網路組成實際的應用系統，例如，完成某種信號處理或模式識別的功能、構作專家系統、製成機器人等等。

縱觀當代新興科學技術的發展歷史，人類在征服宇宙空間、基本粒子，生命起源等科學技術領域的進程中歷經了崎嶇不平的道路。我們也會看到，探索人腦功能和神經網路的研究將伴隨著重重困難的克服而日新月異。
神經網路可以用作分類、聚類、預測等。神經網路需要有一定量的歷史數據，通過歷史數據的訓練，網路可以學習到數據中隱含的知識。在你的問題中，首先要找到某些問題的一些特徵，以及對應的評價數據，用這些數據來訓練神經網路。

雖然BP網路得到了廣泛的應用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下幾個方面的問題。

首先，由於學習速率是固定的，因此網路的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對於一些復雜問題，BP演算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由於學習速率太小造成的，可採用變化的學習速率或自適應的學習速率加以改進。

其次，BP演算法可以使權值收斂到某個值，但並不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為採用梯度下降法可能產生一個局部最小值。對於這個問題，可以採用附加動量法來解決。

再次，網路隱含層的層數和單元數的選擇尚無理論上的指導，一般是根據經驗或者通過反復實驗確定。因此，網路往往存在很大的冗餘性，在一定程度上也增加了網路學習的負擔。

最後，網路的學習和記憶具有不穩定性。也就是說，如果增加了學習樣本，訓練好的網路就需要從頭開始訓練，對於以前的權值和閾值是沒有記憶的。但是可以將預測、分類或聚類做的比較好的權值保存。
請採納。