bp网络中阈值如何确定

A. BP神经网络中,如何设定神经元的初始连接权重以及阀值

初始连接权重关系到网络训练速度的快慢以及收敛速率，在基本的神经网络中，这个权重是随机设定的。在网络训练的过程中沿着误差减小的方向不断进行调整。针对这个权重的随机性不确定的缺点，有人提出了用遗传算法初始化BP的初始权重和阈值的想法，提出了遗传神经网络模型，并且有人预言下一代的神经网络将会是遗传神经网络。希望对你有所帮助。你可以查看这方面的文献

B. BP神经网络初始权值和阈值

请理解程序中的变量含义：

1. inputnum：输入层节点数
   

2. hiddennum：隐层节点数
   

3. outputnum：输出层节点数

因此，当输入为3时，如果前面有inputnum=size(P,1);语句，将会自适应确定输入节点数；如果没有使用该语句，直接将inputnum赋值为3即可，即加上inputnum=3;

你这段代码是GA-BP神经网络最后的染色体解码阶段的代码，注意染色体编码结构为：输入层与隐层间权值矩阵、隐层阈值、隐层与输出层间权值矩阵、输出层阈值。

C. 神经网络BP算法中,如何选择网络学习效率及阈值调整效率

学习效率一般取0~1之间的数如：0.1,0.4，网络初始化阈值赋值（0,1）区间内随机数，之后通过神经网络训练不断调整。楼主只用调整学习效率就行了

D. BP神经网络的权值和阀值的确定

你这是不是用遗传算法优化权值和阀值啊？
我不知道你x的哪里来的？所以也不知道你是如何确定初始权值和阀值。
不过我们平常写程序时这些值都是随机赋予的。

E. BP神经网络一般初始权值和阀值是多少

初始的权值和偏差一般是在0-1之间，随机选取某一0-1之间的值作为某一权值或偏差的值
原因在于：
1、数据预处理阶段会将所有的数据规范化到0-1之间，并且神经网络的输出也是0-1之间的向量，因此其中的网络结点值也应位于0-1中
2、随机初始化的优势在于可有效避免梯度消失或梯度爆炸的问题，增加网络的稳定性。

F. BP神经网络中为什么设置阈值

在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。
权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。
同权值类似，都需要设定初始值。
通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。

G. BP神经网络算法，权植阀值如何确定呢

根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改后的网络的最终输出能接近期望值。 Tk为预期输出，Ok为实际输出；使下面的式子最小：

徐文力_新浪博客：误差反向（BP）神经网络算法及其演示

H. BP神经网络中神经元阈值是什么意思

在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。 权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。 同权值类似，都需要设定初始值。 通过训练网络，对权重和阈值进行修正都，最终达到局部最优。