重力异常的bp神经网络

1. BP神经网络在地面沉降预测中的应用

地面沉降是多种自然和人为因素共同作用的结果。各种要素发生作用的时空序列、影响强度和方向以及它们之间的关系处于不断变化之中，同时各因素的变化及其影响并不是单方面的，各变量之间相互形成制约关系，这使得地面沉降过程极具复杂性。因此，要求预测模型能以在现有资料、信息基础，准确反映研究区的自然背景条件、地下水开采行为与地面沉降过程之间的复杂联系，并能识别和适应不同影响因素随时间发生的改变。BP神经网络作为一个非线性系统，可用于逼近非线性映射关系，也可用于逼近一个极为复杂的函数关系，是解释和模拟地面沉降等高度复杂的非线性动力学系统问题的一种较好的方法。

8.4.1.1 训练样本的确定

根据第4章的分析，影响研究区域地面沉降过程的变量包含着复杂的自然和人为因素，超采深层地下水是造成研究区1986年以后地面沉降的主要原因，深层地下水的开采量和沉降监测点附近的各含水层组水位均与地面沉降有着很好的相关性。

本区第四系浅层地下水系统(第Ⅰ含水层组)除河漫滩地段，一般为TDS都高于2g/L的咸水，因此工农业用途较少，水位一般保持天然状态，在本次模型研究中不予考虑。由于区内各地面沉降监测点的地面高程每年测量一次，为了保持与地面沉降数据的一致性，使神经网络模型能准确识别地下水开采与地面沉降之间的关系，所有数据均整理成年平均的形式。

本章选择了控沉点处深层地下水系统的年均水位和区域地下水开采量作为模型的输入变量，考虑到水位和开采量的变化与沉降变形并不同步，有明显的滞后性存在，本章将前一年的开采量和年均水位也作为输入，故模型的输入变量为四个。以收集到的区内每个地面沉降监测点的年沉降量作为模型的输出变量，通过选择适合的隐含层数和隐层神经单元数构建BP模型，对地面沉降的趋势进行预测。

本次收集到的地面沉降监测点处并未有常观孔的水位数据，如果根据历年实测等水位线推算，会产生很大的误差，导致预测结果的不稳定性。基于已经建立好的Modflow数值模型，利用Processing Modflow软件里的水井子程序包，在控沉点处设置虚拟的水位观测井，通过软件模拟出的不同时期的水位，作为地面沉降神经网络模型的输入层，从而避免了以往的将各含水层组平均水位作为模型输入所带来的误差^[55]。考虑到深层地下水系统各含水层组的水力联系较为密切，本次在每个地面沉降监测点处只设置一个水位观测井，来模拟深层地下水系统的水位。水井滤水管的起始位置与该点含水层的位置相对应，即滤水管的长度即为含水层的厚度。

观测井在模型中的位置如8.31所示，绿色的点即为虚拟水位观测井。从图中可以看出6个沉降点在研究区内分布均匀，处于不同的沉降区域，有一定的代表性，通过对这6个点的地面沉降进行预测，可以反映出不同区域的沉降趋势。数值模型模拟得到的各沉降点年均水位如图8.32所示。

图8.31 控沉点虚拟水井在Modflow数值模型中的分布示意图

图8.32 模拟得到的各沉降点处虚拟水井年均水位动态

8.4.1.2 样本数据的预处理

由于BP网络的输入层物理量及数值相差甚远(不属于一个数量级)，为了加快网络收敛的速度，在训练之前须将各输入物理量进行预处理。数据的预处理方法主要有标准化法、重新定标法、变换法和比例放缩法等等。本章所选用的是一种最常用的比例压缩法，公式为^[56]

变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究

式中:X为原始数据;X_max、X_min为原始数据的最大值和最小值;T为变换后的数据，也称之为目标数据;T_max、T_min为目标数据的最大值和最小值。

由于Sigmoid函数在值域[0，0.1]和[0.9，1.0]区域内曲线变化极为平坦，因此合适的数据处理是将各输入物理量归至[0.1，0.9]之间。本章用式(8.7)将每个样本输入层的4个物理量进行归一化处理

变环境条件下的水资源保护与可持续利用研究

处理后的数据见表8.14。

表8.14 BP神经网络模型数据归一化表

续表

8.4.1.3 网络结构的确定

BP神经网络的建立，其重点在于网络结构的设计，只要隐层中有足够多的神经元，多层前向网络可以用来逼近几乎任何一个函数。一般地，网络结构(隐层数和隐层神经元数)和参数(权值和偏置值)共同决定着神经网络所能实现的函数的复杂程度的上限。结构简单的网络所能实现的函数类型是非常有限的，参数过多的网络可能会对数据拟合过度。本章将输入样本的个数定为4个，输出样本为1个。但是对于隐含层数及隐含层所含神经元个数的选择，到目前为止还没有明确的方法可以计算出实际需要多少层或多少神经元就可以满足预测精度的要求，在选择时通常是采用试算的方法^[56，57]。

为了保证模型的预测精度和范化能力，根据收集到的资料的连续性，本次研究利用1988～2002年15组地面沉降历史观测数据和对应的当年及前一年的开采量、年均水位组织训练，以2003年和2004年的实测地面沉降数据校验模型的预测能力，尝试多种试验性网络结构，其他模型参数的选择采取保守方式，以牺牲训练速度换取模型稳定性。以2003年和2004年的平均相对误差均小于20%作为筛选标准，最终选择三层BP网络作为模型结构，隐层神经元的个数设置为3。网络结构如图8.33所示，参数见表8.15。

表8.15 BP网络模型参数一览表

图8.33 神经网络模型结构图

8.4.1.4 网络的训练与预测

采用图8.33确定的网络结构对数据进行训练，各个沉降点的训练过程和拟合效果如图8.34、图8.35所示。

从图8.35可以看出，训练后的BP网络能很好地逼近给定的目标函数。说明该模型的泛化能力较好，模拟的结果比较可靠。通过该模型模拟了6个沉降点在2003和2004年的沉降量(表8.16)，可以看出2003年和2004年模拟值和实际拟合较好，两年的平均相对误差均小于20%，说明BP神经网络可以用来预测地面沉降的趋势。

表8.16 监测点年沉降量模拟误差表

图8.34 各沉降点训练过程图

8.4.1.5 模型物理意义探讨

虽然现今的BP神经网络还是一个黑箱模型，其参数没有水文物理意义^[58]。但从结构上分析，本章认为地面沉降与ANN是同构的。对于每个控沉点来说，深层地下水系统的开采量和含水层组的水位变化，都会引起地层应力的响应，从而导致整体的地面标高发生变化，这一过程可以与BP神经网络结构进行类比。其中，深层地下水系统的3个含水层组相当于隐含层中的3个神经元，各含水层组对地面沉降的奉献值相当于隐含层中人工神经元的阈值，整体上来说，本次用来模拟地面沉降的BP神经网络结构已经灰箱化(表8.17)。

图8.35 各监测点年沉降量神经网络模型拟合图

表8.17 BP神经网络构件物理意义一览表

2. 发现训练出来的BP神经网络错误怎么办

。。。怎么归类到篮球了。

给的信息太少了点，可能很多。你的样本少不少，和不合适。是不是over-train了？

3. 磁法勘探室内资料整理的过程、校正的内容及地质意义，如何增加分辨率（详细一点）

面与平面磁测资料的转换处理与正、反演3.磁法勘探资料综合解释。而每一部分又分为：

一、野外磁测结果整理与预处理

1.仪器性能检验：噪声水平、一致性与仪器观测精度；

2.磁测资料的各项改正：利用国际地磁参考场IGRF作正常地磁场改正，高度改正，水平梯度改正，日变改正和混合改正。各项改正方法按地质矿产行业标准DZ/T0071-93,94，同时也兼顾一些单位对精度要求不高，还使用机械式仪器用混合改正和水平梯度改正方法。

3.磁测工作精度：按平稳场和异常场不同用均方误差和相对误差计算。

4.标本磁参数的测定与统计整理：根据质子磁力仪测定结果计算标本的磁化率和剩余磁化强度，同时按算术平均或几何平均方法计算均值；并对计算结果进行分组和绘制频率直方图和频率分布曲线。

5.磁测资料预处理：对剖面资料进行5点、7点圆滑和加密插值，跳点放稀点距；对平面资料进行25点、49点圆滑和加密插值，跳点放稀测网；从平面资料中任意切出一条剖面或一块面积（如某一个局部磁异常）进行精细解释。

二、剖面与平面资料的转换处理与正反演

1.二度、似二度体的正演

（1）有效磁化强度、有效磁化倾角的计算，感应磁化强度与剩余磁化强度的矢量合成；

（2）常见规则几何形体，如水平圆柱体，斜交磁化有限延深板状体，接触带与台阶，矩形截面水平棱柱体组合模型，下延无限直立棱柱体组合模型的正演，以及二度半任意多边形截面水平棱柱体模型正演；

（3）强磁性磁性体的消磁作用的计算。

正演部分可以计算任何复杂地质情况下磁性体产生的磁场，如可以计算任意形状磁性体，多个孤立脉状体的组合，矿体与岩体的组合，孤立矿体与区域磁性基底组合等，用于正演研究和检验反演解释的结果。

2.剖面资料的转换处理

（1）分离区域场与局部场方法：滑动平均法，插值切割场法，趋势分析法，差值场法，匹配滤波与维纳滤波法等；

（2）频率域磁异常转换系统：向上、向下延拓，化到地磁极，换算水平分量
和垂直分量
，垂向一次导数，磁源重力异常；

（3）归一化总梯度法：该方法对磁异常作归一化延拓，有反演效果，可显示下半空间断面图；

（4）把弯曲地形上磁异常化到水平地形上，利用等效偶层位方法进行曲化平处理；

（5）一维小波多尺度分解：利用小波分析方法，把磁异常分解为不同阶次的细节部分和逼近部分，用它们来分离不同尺度的区域场与局部场；

（6）空间域的解析延拓方法

转换处理部分包含了目前国内常用的位场分离、转换处理的所有常规与前沿方法技术：有空间域的处理方法，也有通过傅立叶变换来实现的频率域转换处理方法，如化到地磁极，上下延拓，分量转换，导数换算，磁源重力异常等等；剖面资料转换处理还包括了磁法勘探最新的研究成果，如我们承担的国家自然科学基金项目山区重磁资料快速曲化平方法成果，近年热门的小波分析方法在重磁位场分离的应用。

3.剖面磁异常的反演

（1）经验切线法，斜磁化二度无限延深板状体
切线法，特征点法。这是一些经典的，在50—80年代用得非常广泛，解释人员采用人工作图计算解释的常规方法，为了保留这些方法，我们采用可视化技术直接在计算机屏幕上操作，可以实时修改显示计算结果，解释人员不必再画图计算。它们对传统的反演解释方法起了“承前”的作用。

（2）希尔伯特变换法接触带、台阶反演。Werner反褶积剖面快速反演与欧拉齐次方程法剖面反演。这是一类把非线性反演转化为线性反演的方法，其中Werner反褶积，欧拉次方程法解释人员可以在不知道地下地质体的形状、物性参数情况下，及时快速了解磁性体的埋深及分布情况，是国外较为流行的一类快速反演方法。

（3）人机交互实时反演。通过建立一个二度半（也可以是二度的）任意多边形截面水平棱柱体的复杂模型，利用计算机可视化功能，解释人员在计算机屏幕前建立、修改模型，实时进行反演解释，该方法适合任意复杂模型，可以充分发挥解释人员的经验。

（4）最优化选择法自动反演。通过建立一个二度下延有限板状体模型，利用阻尼最小二乘法自动反演技术，机器自动修改板状体模型的7个参数，实现反演过程的自动化。

（5）磁性界面反演。对于磁性基底面（如结晶基底面，大的岩体的上顶面），由于温度升高导致磁性消失的居里等温面，采用空间域的广义逆矩阵方法和频率域直接反演法。

剖面磁异常反演部分包括继承传统的、大家喜欢用的一些剖面人工解释，而其核心部分是近二十年来新的反演方法技术，如线性快速反演方法，最优化方法，充分发挥解释人员作用的人机交互反演，以及可用于区域资料处理的各种界面反演技术。

4.三度体的正演

（1）常见规则几何形体正演，包含球体、棱柱体及其组合模型的正演计算。

（2）帕克法频率域快速正演，用于计算磁性上界面起伏产生的磁场。

（3）任意形状三度体面元法正演，对于任意形态的孤立磁性体，采用数值积分方法实现它们的正演计算，该方法曾广泛用于已知矿山有大量勘探剖面矿体磁场的计算，以及用剩余异常来发现深部隐伏矿体。

（4）复杂几何形体正演，包括有限长水平圆柱体、椭球体、走向与下延有限倾斜板状体正演计算。

5.平面磁测资料转换处理

（1）滑动平均法，插值切割场法，趋势分析法，差值场法，匹配滤波，3D频率域转换处理系统等方法是剖面（二度）方法的推广，方法原理相同，功能相同。可实现平面资料的各种转换处理。

（2）增加了空间域的垂向二次导数，水平总梯度模，重磁对应分析方法。前两种方法用于突出浅部异常和解释地质体的边界（断裂、岩体、矿体边界等等）；后一种方法通过对重力场与磁场的对应分析获得相关系数，泊松比等参数，以了解重磁场的相关性及岩性变化等。

（3）小波多尺度分析方法是剖面一维小波分析方法的推广。

（4）ΔT与ΔZ磁场的互换，可用于以前ΔZ旧资料换算为ΔT，与航磁或地面高精度磁测新资料对比。

6.平面磁测资料的反演

磁测资料的反演解释往往通过切取典型剖面用二度方法对它们进行精细反演解释，这里也提供了近二十年来较为成熟先进的反演方法技术。

（1）组合长方体模型最优化反演，用于孤立磁性体的反演；

（2）欧拉齐次方程法反演，用于孤立磁性体的反演；

（3）视磁化强度填图，用于基底岩性填图；

（4）磁性界面反演，用于磁性上界面和下界面（居里等温面）反演。

（5）3D可视化规则几何形体的磁场反演；

（6）3D可视化任意形状三度体积分重磁场反演。

1.磁异常的定性解释。定性解释在磁法勘探解释中占有非常重要的地位，它是定量解释的基础，比定量解释更重要。编制这一部分的目的是想通过计算机可视化技术把定性解释的一些原则及方法展示出来，同时把一些以往人工作图解释的精细方法也用可视化技术实现。

（1）磁异常特征分析，展示磁异常曲线随深度、板宽度、有效磁化倾角的变化特征，有限与无限延深磁性体磁异常特征，磁异常解释中的多解性。

（2）利用剖面不同特征的定性定量分析，如双分量参量图，不同延拓高度剖面特征，水平分量，垂直分量模的曲线特征来分析磁性体形状、埋深、产状等要素。

2.磁法与其它方法资料的综合矿产预测

根据磁异常、电异常、重力异常等各种地球物理信息，以及地球化学、地质信息（如化探的元素分布与含量、重砂、矿物等），利用人工神经网络，模糊数学，灰色系统方法进行成矿远景预测。

（1）模糊数学方法综合预测；

（2）灰色系统方法综合预测；

（3）BP人工神经网络综合预测。

3.高斯制（CGSM）、国际单位制（SI）单位互换

旧资料旧书使用高斯制，而新资料新书按国家规定采用国际单位制，二者之间的单位及换算这里提供了信息。

2007年MAGS2.0升级版的软件是在2003~2005年MAGS1.0版基础上修改升级，其主要更新的内容有：

1、增加了处理计算结果转换为MAPGIS格式，使处理计算结果可以在MAPGIS环境中作图，有剖面曲线图、平面等值线图、二度半人机交互反演结果的地质断面图；

2、增加了平剖图的绘制，及在MAPGIS输出；

3、利用国际地磁参考场IGRF计算工区地磁倾角、偏角，日变改正兼容各类型仪器的不同记录格式等等；

4、增加了偏移抽样低纬度化极方法，该方法适用于我国南方低纬度地区。

2009年最新推出的MAGS3.0升级版软件是在MAGS2.0版基础上修改升级的，其主要更新的内容有：

1、增加了国际地磁参考场（IGRF）椭球模型（A2）等各种功能。本程序计算结果可用于正常场改正，它可以计算球体模型的正常地磁参考场，也可以计算椭球体模型的正常地磁参考场；可以将正常地磁参考场的时间计算到年，也可以计算到天；正常场改正可以按统一时间来改算，也可以按不同的观测时间来改算。用户可以根据不同需要选择计算参数。

2、增加了国产WCZ、CZM型号仪器及自定义格式文件的日变改正（A4）。使得日变改正程序（A4）能够适应目前国内使用的各种仪器。

3、完善了小波重磁场多尺度分解和断裂体系分析（C10、C11、F10、F13）。使得剖面与平面资料的小波多尺度分解、基于小波模极大值边缘检测的断裂分析更加实用与方便。

4、增加了正演部分的图形显示（D2~D7）。每一个正演程序执行中都能显示模型与剖面异常曲线。

5、统一了数据文件的输入格式（E1~E4、E8），方便了剖面反演程序的使用。

6、增加了二维视磁化率成像（E12）。使得剖面资料的反演解释有多种方法与手段，该方法的结果还可以作为二度半交互反演的初始模型。

7、增加了二度板状体粒子群算法井地联合反演（E13）。该方法可以用于有井中磁测资料的反演解释，粒子群算法是一种非线性的反演方法，它可以全局寻优，克服广义线性反演方法容易陷入局部极小的缺点。

8、增加了重磁异常功率谱确定场源似深度（E14,H8）。它是一种大致估算场源深度的方法。

9、完善了平面欧拉齐次方程法反演结果显示形式（H4）。该显示形式以不同的颜色显示全区的欧拉解的深度，方便对解释结果的分析。

10、增加了帕克法视磁化强度填图（H9）。基于频率域的帕克法视磁化强度反演计算快，更加实用。

11、增加了帕克法磁性界面反演（水平方向磁性变化）（H10）。该方法反演模型是水平方向磁性可以变化，扩大了程序的应用范围。

12、增加了渐变色平剖图MAPGIS格式转换（M2）。该程序可以根据需要灵活选择均匀色调和渐变色调作图。

13、提供了一份找矿案例的参考资料，该资料收集了我国建国以来磁法找铁的10个典型案例。

磁法勘探软件系统具有较强的针对性与实用性，同时也具有先进性和前沿性。其中绝大部分的方法及程序都经过了长时间的使用，并且这些程序在编制时都设计了理论模型作了正确性的检验，因此本软件系统也具有较好的稳定性与正确性。软件系统近年在我国南方危机矿山深部找矿、西部大开发、1：5万矿调以及境外找矿中发挥了作用并取得明显的地质效果。其中3D任意形状地质体人机交互反演方法在大冶危机矿山、澳大利亚资源评估、青海、四川等地的深部找矿取得了明显的地质效果，小波分析方法等方法也在华北地区的地震构造分析中发挥作用。

MAGS软件为国内成熟先进的磁法勘探软件，不仅在国土资源部、冶金、有色、核工业、煤田等野外队与研究所广泛应用，也在西北大学、同济大学、昆明理工、东华理工等大学，中科院地球物理所、海洋所、南海所，国家海洋局，国家地震局，中国石化，中国石油等单位得到广泛应用。
本系统支持目前广泛使用的Windows2000/XP 操作平台，全中文提示可视化，实时显示计算结果和绘制图件，以及以人机交互方式修改参数和计算结果等等，界面简洁，使用方便，具有一定计算机和重磁工作基础的人员，略加培训，即可以高效快速完成内业整理与解释，甚至可以在野外条件下及时获得处理解释的结果和绘制成果图件、编写报告、制作汇报多媒体

4. BP点是什么

1、沸点BP（Boiling Point ），（物理学）沸点。
2、血压BP（blood pressure），（医学）血压。
3、基点Basis Point（bp）基点。用于金融方面，债券和票据利率改变量的度量单位。一个基点等于1个百分点的1%，即0.01%，因此，100个基点等于1%。 如： 一浮动利率债券的利率可能比LIBOR高10个基点，100个基点相当于1%，该债券的利率可能比普遍使用的LIBOR利率高0.1%。 [例] 当美联储宣布将利率下调50个基点时，也就等于下降了0.5个百分点。
4、碱基对bp（base pair），（生物学）碱基对。 1bp=1碱基对。
5、英国石油集团公司BP(British Petroleum)，英国石油集团公司。 BP石油集团公司BP是世界上最大的石油和石化集团公司之一。由前英国石油、阿莫科、阿科和嘉实多等公司整合重组形成。公司的主要业务是油气勘探开发；炼油；天然气销售和发电；油品零售和运输；以及石油化工产品生产和销售。此外，公司在太阳能发电方面的业务也在不断壮大。BP总部设在英国伦敦。公司目前的资产市值约为2000亿美元，拥有愈百万股东。BP 近十一万员工遍布全世界，在百余个国家拥有生产和经营活动。2003年，BP在《财富》杂志的全球500强中排前五名，名列欧洲500强之首。 自1973年在华拓展业务以来，BP在一系列商业项目中累计投资超过40亿美元，积极参与了中国的经济建设。迄今BP是中国最大的海上天然气生产企业，中国第一家液化天然气(LNG)的唯一外方合作伙伴，石化领域最大的外资投资企业，中国最大的液化石油气(LPG)进口和营销企业，唯一参与航空燃油服务的外方合作伙伴，等。主要的合资企业有：向海南和香港供气的崖城天然气田，BP广东液化天然气站线项目，上海赛科，宁波华东BP液化石油气有限公司， 珠海PTA, 重庆扬子乙酰，蓝天航空燃油服务公司等。 约翰。布朗全球实力商业领袖 --《财富》2003年八月期专题报道译文《财富》2003年八月期载文报道，在美国之外最有影响力的25位商业领袖之中，英国BP CEO约翰·布朗(John Browne)名列榜首。 去年壳牌超过BP成为在美国之外最大的石油公司。但是壳牌的Phil Warts仅仅是继承了一个庞大的公司，而约翰·布朗则是在1998年合并阿莫科(Amoco)和2000年收购阿科(Arco)之后成功地把BP打造成一个超级企业。BP公司的CEO同时挥师俄罗斯，创建了对所有西方投资者来说最大的合资公司， 从而展示了实力。今年55岁的约翰。布朗，因为其聘用员工的做法而备受女性群体的尊敬与喜爱，同时由于倡导和推进绿色环保方面的努力，使其比同行更受欢迎。其他2010年雅虎十大热门搜索词
6、寻呼机BP（beeper），BP机，寻呼机，传呼机
7、反向传播BP（Back Propagation），反向传播。 BP神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
8、基址指针寄存器BP（Base Pointer），基址指针寄存器。 编程时存储器寻址采用逻辑地址，逻辑地址有偏移地址和段地址。BP为基址指针寄存器，指明了数据的偏移地址，而段地址默认是堆栈段。所以就有了上面的表述。 例如：MOV AX,[BP] 源操作数指明一个主存数据，这个数据所在存储单元的段地址由SS指明、偏移地址由BP指明。编辑本段9、药学士BP（Bachelor of Pharmacy），药学士。编辑本段10、理学学士BP（Bachelor of Philosophy ），理学学士，哲学学士。编辑本段11、反压力BP（Back Pressure），反压力。编辑本段12、带通BP（Band Pass），（无线电）（计算机）带通。编辑本段13、大气压BP（Barometric Pressure ），大气压。编辑本段14、海岸信标BP（Beacon Point ），海岸信标，航标站。编辑本段15、锅炉压力BP（Boiler Pressure ），锅炉压力。编辑本段16、 英国专利BP（British Patent ），英国专利。编辑本段17、《英国药典》BP（British Phamacopoeia），《英国药典》。编辑本段18、《巴格达条约》BP（Baghdad Pact ），《巴格达条约》编辑本段19、 中断点BP（Break Point）， （计算机）中断点。编辑本段20、下电嘴BP（Bottom Plug ），下电嘴，下电咀编辑本段21、蓝图BP（Blueprint ），蓝图。编辑本段22、董事长BP（Board President ），董事长。编辑本段23、蓝相(BP)蓝相(BP)是液晶中具有特殊性质的一个相态,它的序参量表现出三维空间周期性.蓝相是出现在一个狭小的温度间隔里(量级为0.1-1K)的稳定相态. 蓝相是各种胆甾相液晶（胆甾醇衍生物和手性液晶）在稍低于清亮点时存在的一个或两个热力学稳定相，它是介于胆甾相和各向同性相之间的一个狭窄温度区间（只有几度）的新相，由于通常呈现蓝色，故称为蓝相。这是由于它选择性反射圆偏振光或伴随的异常旋光弥散所致。 蓝相是稳定的相态，具有远程取向有序的特征。但蓝相不一定都是蓝色，蓝、蓝灰、绿以至于白色都有可能。其彩色取决于布拉格散射，当然主要是螺距的长短。编辑本段24、二苯甲酮BP（Benzophenone, di-phinyl ketone），二苯甲酮 紫外线吸收剂（吸收紫外线波长290-360纳米）和引发剂，有机颜料，医药，香料，杀虫剂的中间体 医药工业中用于生产双环乙哌啶，苯甲托品氢溴酸盐，苯海拉明盐等，也是苯乙烯聚合抑制剂和香料定香剂，能赋予香料以甜的气息，用在许多香水和皂用香精中。 化妆品工业中可用于防晒油/膏。编辑本段25、泡打粉B.P（Baking Powder） ，泡打粉的缩写。泡打粉又称‘速发粉’或‘泡大粉’或‘蛋糕发粉’或‘发酵粉’，是西点膨大剂的一种，经常用于蛋糕及西饼的制作。配料中的钾明矾有毒害,现在被医学证明不宜食用.会导致骨质疏松、贫血，甚至影响神经细胞的发育。及引起老年性痴呆症。编辑本段26、购买力B.P (Buying Power) 购买力。在股票交易市场特别是日内交易市场中，BuyingPower是指交易员所能动用的资金量。B.P不等同于现金。经纪公司会专门建立一个资金池，交易员所需要的B.P就是从资金池中取得的。因而交易员并不能转移其所使用的BP，而只能使用其来买卖股票或期货。如果有10个交易员，每个交易员需要使用100万，那么资金池并不需要准备1000万的资金，而只需要准备一定百分比的资金就足够了。因为交易员所占用的BP是动态的，只要根据经验峰值统计，就可以确定出比较合理的百分比了。编辑本段27、扩充包、素材包BP(Booster Pack ; 扩充包 ; 素材包)是游戏中队游戏本身进行扩展的文件版本。编辑本段28.DNF中一种特殊的积分点DNF中文名称地下城与勇士，在新开放的的无尽的祭坛中BP可通过杀死怪物或服用BP药水获取。BP可用于购买五种能力：恢复，加力量，加智力，加速度，减少冷却时间。编辑本段29.魔兽争霸中的远古守护者魔兽争霸游戏中暗夜精灵族的防御性古树，当扎根以后，会向空中投掷大量的石块对来犯的敌人进行反击.与暗夜精灵族的许多建筑一样，可以在需要时拔地而起，成为可移动的近程攻击单位，建造的快捷键为P，因此也被称为 BP。30.网络在网络用语中， BP还有白嫖的意思，意为不花钱不付出代价就想得到物质的行为。 例如：A：“喜欢某游戏可是不想花钱于是就买了盗版” 此刻，就可以说A是BP

5. BP代表什么、

1、沸点 2、血压 3、基点 4、碱基对 5、英国石油集团公司 6、寻呼机 7、反向传播 8、基址指针寄存器 9、药学士 10、理学学士 11、反压力 12、带通 13、大气压 14、海岸信标 15、锅炉压力 16、 英国专利 17、《英国药典》 18、《巴格达条约》 19、 中断点 20、下电嘴 21、蓝图 22、董事长 23、蓝相(BP) 24、二苯甲酮 25、泡打粉 26、购买力1、沸点2、血压3、基点4、碱基对5、英国石油集团公司 6、寻呼机7、反向传播8、基址指针寄存器9、药学士10、理学学士11、反压力12、带通13、大气压14、海岸信标15、锅炉压力16、 英国专利17、《英国药典》18、《巴格达条约》19、 中断点20、下电嘴21、蓝图22、董事长23、蓝相(BP)24、二苯甲酮25、泡打粉26、购买力展开1、沸点BP（Boiling Point ），（物理学）沸点。 2、血压BP（blood pressure），（医学）血压。 3、基点BP（Base Point），（金融投资学）基点，原点。 多用在收益率，增长率的描述和描图的坐标中。例如上涨30bp，指上涨30%的1/100 。也就是30的万分之一。 4、碱基对bp（base pair），（生物学）碱基对。 1bp=1碱基对。5、英国石油集团公司BP(British Petroleum)，英国石油集团公司。 BP石油集团公司BP是世界上最大的石油和石油化工集团公司之一。由前英国石油、阿莫科、阿科和嘉实多等公司整合重组形成，是世界上最大的石油和石化集团公司之一。公司的主要业务是油气勘探开发；炼油；天然气销售和发电；油品零售和运输；以及石油化工产品生产和销售。此外，公司在太阳能发电方面的业务也在不断壮大。BP总部设在英国伦敦。公司目前的资产市值约为2000亿美元，拥有愈百万股东。BP 近十一万员工遍布全世界，在百余个国家拥有生产和经营活动。2003年，BP在《财富》杂志的全球500强中排前五名，名列欧洲500强之首。 自1973年在华拓展业务以来，BP在一系列商业项目中累计投资超过40亿美元，积极参与了中国的经济建设。迄今BP是中国最大的海上天然气生产企业，中国第一家液化天然气(LNG)的唯一外方合作伙伴，石化领域最大的外资投资企业，中国最大的液化石油气(LPG)进口和营销企业，唯一参与航空燃油服务的外方合作伙伴，等。主要的合资企业有：向海南和香港供气的崖城天然气田，BP广东液化天然气站线项目，上海赛科，宁波华东BP液化石油气有限公司， 珠海PTA, 重庆扬子乙酰，蓝天航空燃油服务公司等。 约翰。布朗全球实力商业领袖 --《财富》2003年八月期专题报道译文《财富》2003年八月期载文报道，在美国之外最有影响力的25位商业领袖之中，英国BP CEO约翰·布朗(John Browne)名列榜首。 去年壳牌超过BP成为在美国之外最大的石油公司。但是壳牌的Phil Warts仅仅是继承了一个庞大的公司，而约翰·布朗则是在1998年合并阿莫科(Amoco)和2000年收购阿科(Arco)之后成功地把BP打造成一个超级企业。BP公司的CEO同时挥师俄罗斯，创建了对所有西方投资者来说最大的合资公司， 从而展示了实力。今年55岁的约翰。布朗，因为其聘用员工的做法而备受女性群体的尊敬与喜爱，同时由于倡导和推进绿色环保方面的努力，使其比同行更受欢迎。 其他2010年雅虎十大热门搜索词 6、寻呼机BP（beeper），BP机，寻呼机，传呼机。 7、反向传播BP（Back Propagation），反向传播。 BP神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。8、基址指针寄存器BP（Base Pointer），基址指针寄存器。 编程时存储器寻址采用逻辑地址，逻辑地址有偏移地址和段地址。BP为基址指针寄存器，指明了数据的偏移地址，而段地址默认是堆栈段。所以就有了上面的表述。 例如：MOV AX,[BP] 源操作数指明一个主存数据，这个数据所在存储单元的段地址由SS指明、偏移地址由BP指明。 9、药学士BP（Bachelor of Pharmacy），药学士。 10、理学学士BP（Bachelor of Philosophy ），理学学士，哲学学士。 11、反压力BP（Back Pressure），反压力。 12、带通BP（Band Pass），（无线电）（计算机）带通。 13、大气压BP（Barometric Pressure ），大气压。 14、海岸信标BP（Beacon Point ），海岸信标，航标站。 15、锅炉压力BP（Boiler Pressure ），锅炉压力。 、 英国专利BP（British Patent ），英国专利。 17、《英国药典》BP（British Phamacopoeia），《英国药典》。 18、《巴格达条约》BP（Baghdad Pact ），《巴格达条约》 19、 中断点BP（Break Point）， （计算机）中断点。 20、下电嘴BP（Bottom Plug ），下电嘴，下电咀 21、蓝图BP（Blueprint ），蓝图。 22、董事长BP（Board President ），董事长。 23、蓝相(BP)蓝相(BP)是液晶中具有特殊性质的一个相态,它的序参量表现出三维空间周期性.蓝相是出现在一个狭小的温度间隔里(量级为0.1-1K)的稳定相态. 蓝相是各种胆甾相液晶（胆甾醇衍生物和手性液晶）在稍低于清亮点时存在的一个或两个热力学稳定相，它是介于胆甾相和各向同性相之间的一个狭窄温度区间（只有几度）的新相，由于通常呈现蓝色，故称为蓝相。这是由于它选择性反射圆偏振光或伴随的异常旋光弥散所致。 蓝相是稳定的相态，具有远程取向有序的特征。但蓝相不一定都是蓝色，蓝、蓝灰、绿以至于白色都有可能。其彩色取决于布拉格散射，当然主要是螺距的长短。 24、二苯甲酮BP（Benzophenone, di-phinyl ketone），二苯甲酮 紫外线吸收剂（吸收紫外线波长290-360纳米）和引发剂，有机颜料，医药，香料，杀虫剂的中间体 医药工业中用于生产双环乙哌啶，苯甲托品氢溴酸盐，苯海拉明盐等，也是苯乙烯聚合抑制剂和香料定香剂，能赋予香料以甜的气息，用在许多香水和皂用香精中。 化妆品工业中可用于防晒油/膏。 25、泡打粉B.P（Baking Powder） ，泡打粉的缩写。泡打粉又称‘速发粉’或‘泡大粉’或‘蛋糕发粉’或‘发酵粉’，是西点膨大剂的一种，经常用于蛋糕及西饼的制作。配料中的钾明矾有毒害,现在被医学证明不宜食用.会导致骨质疏松、贫血，甚至影响神经细胞的发育。及引起老年性痴呆症。26、购买力B.P (Buying Power) 购买力。在股票交易市场特别是日内交易市场中，BuyingPower是指交易员所能动用的资金量。B.P不等同于现金。经纪公司会专门建立一个资金池，交易员所需要的B.P就是从资金池中取得的。因而交易员并不能转移其所使用的BP，而只能使用其来买卖股票或期货。如果有10个交易员，每个交易员需要使用100万，那么资金池并不需要准备1000万的资金，而只需要准备一定百分比的资金就足够了。因为交易员所占用的BP是动态的，只要根据经验峰值统计，就可以确定出比较合理的百分比了。 参考BAIDU

6. BP神经网络的原理的BP什么意思

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您将学习如何在R语言中创建神经网络模型。

神经网络（或人工神经网络）具有通过样本进行学习的能力。人工神经网络是一种受生物神经元系统启发的信息处理模型。它由大量高度互连的处理元件（称为神经元）组成，以解决问题。它遵循非线性路径，并在整个节点中并行处理信息。神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。

该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编号的图片。这些问题通常称为模式识别。它的应用范围从光学字符识别到目标检测。

本教程将涵盖以下主题：

• 神经网络概论

• 正向传播和反向传播

• 激活函数

• R中神经网络的实现

• 案例

• 利弊

• 结论

神经网络概论

神经网络是受人脑启发执行特定任务的算法。它是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都具有与之关联的权重。在学习阶段，网络通过调整权重进行学习，来预测给定输入的正确类别标签。

人脑由数十亿个处理信息的神经细胞组成。每个神经细胞都认为是一个简单的处理系统。被称为生物神经网络的神经元通过电信号传输信息。这种并行的交互系统使大脑能够思考和处理信息。一个神经元的树突接收来自另一个神经元的输入信号，并根据这些输入将输出响应到某个其他神经元的轴突。



创建测试数据集

创建测试数据集：专业知识得分和沟通技能得分

• # 创建测试集test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)



预测测试集的结果

使用计算函数预测测试数据的概率得分。

• ## 使用神经网络进行预测Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



现在，将概率转换为二进制类。

• # 将概率转换为设置阈值0.5的二进制类别pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



预测结果为1,0和1。

利弊

神经网络更灵活，可以用于回归和分类问题。神经网络非常适合具有大量输入（例如图像）的非线性数据集，可以使用任意数量的输入和层，可以并行执行工作。

还有更多可供选择的算法，例如SVM，决策树和回归算法，这些算法简单，快速，易于训练并提供更好的性能。神经网络更多的是黑盒子，需要更多的开发时间和更多的计算能力。与其他机器学习算法相比，神经网络需要更多的数据。NN仅可用于数字输入和非缺失值数据集。一位着名的神经网络研究人员说：“神经网络是解决任何问题的第二好的方法。最好的方法是真正理解问题。”

神经网络的用途

神经网络的特性提供了许多应用方面，例如：

• 模式识别：神经网络非常适合模式识别问题，例如面部识别，物体检测，指纹识别等。

• 异常检测：神经网络擅长异常检测，它们可以轻松检测出不适合常规模式的异常模式。

• 时间序列预测：神经网络可用于预测时间序列问题，例如股票价格，天气预报。

• 自然语言处理：神经网络在自然语言处理任务中提供了广泛的应用，例如文本分类，命名实体识别（NER），词性标记，语音识别和拼写检查。

最受欢迎的见解

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7. 什么是BP神经网络

BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：
1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

8. bp神经网络

BP（Back Propagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对手写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。

所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。

如果输出为“0”(即结果错误)，则把网络连接权值朝着减小综合输入加权值的方向调整，其目的在于使网络下次再遇到“A”模式输入时，减小犯同样错误的可能性。如此操作调整，当给网络轮番输入若干个手写字母“A”、“B”后，经过网络按以上学习方法进行若干次学习后，网络判断的正确率将大大提高。这说明网络对这两个模式的学习已经获得了成功，它已将这两个模式分布地记忆在网络的各个连接权值上。当网络再次遇到其中任何一个模式时，能够作出迅速、准确的判断和识别。一般说来，网络中所含的神经元个数越多，则它能记忆、识别的模式也就越多。

如图所示拓扑结构的单隐层前馈网络，一般称为三层前馈网或三层感知器，即：输入层、中间层（也称隐层）和输出层。它的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间相互全连接，同层内神经元之间无连接，各层神经元之间无反馈连接，构成具有层次结构的前馈型神经网络系统。单计算层前馈神经网络只能求解线性可分问题，能够求解非线性问题的网络必须是具有隐层的多层神经网络。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：

（1）生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。

（2）建立理论模型。根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。

（3）网络模型与算法研究。在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。

（4）人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人等等。

纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。

虽然BP网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。

首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。

其次，BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。

最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。
请采纳。