BP网络的改进及其应用的任务书任务书BP网络是一种常见的人工神经网络模型，具有很好的分类和预测能力。然而，它在应对多分类问题和高维数据时往往存在性能瓶颈。本项目旨在探究BP网络的改进方法，并以实际应用为例进行验证。任务一：探究BP网络的改进方法1.研究常用BP网络的训练算法，包括标准BP算法、动量法、弹性反向传播算法等。2.探究BP网络的改进算法，如自适应学习率BP算法、正则化BP算法、共轭梯度BP算法等。3.实现改进算法，并对比分析与标准BP算法的性能差异。任务二：应用改进后的BP网络进行分类预测1.使用改进后的BP网络模型对葡萄酒品质数据集进行分类预测，比较改进算法与标准算法的分类效果。2.使用改进后的BP网络模型对手写数字数据集进行分类预测，比较改进算法与标准算法的分类效果。3.使用改进后的BP网络模型对泰坦尼克号乘客生存预测数据集进行预测，比较改进算法与标准算法的预测效果。任务三：撰写实验报告和PPT演示1.撰写实验报告，包括研究BP网络的改进方法、改进后BP网络的分类预测实验、实验结果分析等内容。2.制作PPT演示，对实验内容和结果进行简要介绍，并结合实验数据进行图表展示和解释。