基于遗传算法改进的BP神经网络图像分割，BP神经网络基本原理，遗传算法流程，
目录
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
BP神经网络的基本结构
BP神经网络的神经元
BP神经网络的激活函数，
BP神经网络的传递函数
遗传算法的原理及步骤
基于遗传算法改进BP神经网络的二分类
代码
效果图
结果分析
展望
完整代码和数据下载：遗传算法优化BP神经网络的图像分割，ga-bp图像分割（代码完整，数据齐全，有注释）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88217996
摘要
二分类问题是生活中常见的问题，本文用遗传算法改进BP神经的权值阈值，通过多维度的输入输出，建模二分类模型，实现对二分类的预测分类，
BP神经网络的原理
BP神经网络的定义
人工神经网络无需事先确定输入输出之间映射关系的数学方程，仅通过自身的训练，学习某种规则，在给定输入值时得到最接近期望输出值的结果。作为一种智能信息处理系统，人工神经网络实现其功能的核心是算法。BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。
BP神经网络的基本结构
基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。即计算误差输出时按从输入到输出的方向进行，而调整权值和阈值则从输出到输入的方向进行。正向传播时，输入信号通过隐含层作
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