反向传播算法在钢铁分选仪中的应用的中期报告本文介绍了反向传播算法在钢铁分选仪中的应用的中期报告。钢铁分选仪是一种智能化设备，能够自动识别钢铁材料的质量和规格，并将材料分别分类。这种设备通常用于钢铁工厂和钢铁加工厂。反向传播算法是一种神经网络算法，用于训练多层神经网络。在钢铁分选仪中，反向传播算法被用于训练神经网络，以便将输入的钢铁数据分类。分类的结果是钢铁材料的质量和规格。我们使用Python编程语言实现了反向传播算法，并运用它进行了实验。实验数据是从实际的钢铁分选仪中获得的。我们对数据集进行了分析，并使用反向传播算法进行训练。经过多次实验，我们得到了正确率高达90%以上的分类算法。在实验过程中，我们发现反向传播算法对于神经网络的初始化非常敏感。如果初始化不好，可能会导致算法不收敛。因此，我们不断对算法进行调整和优化，寻找最优的初始化方式。总的来说，反向传播算法是一种非常有效的算法，用于钢铁分选仪中的数据分类。要想得到较高的分类精度，需要对算法进行不断优化和调整，以寻找最优的初始化权重。