供给网络的信念传播:因子图的有效聚类rr我们将置信度传播(BP)视为一种高效且可扩展的工具，用于解决电网等供应网络中的状态估计和优化问题。BP算法利用因子图表示，其对感兴趣问题的分配不是唯一的，它取决于状态变量及其相互依赖性，因子图中的许多短循环可能会影响BP的准确性，我们提出了一种系统的方法来对简单分配的因子图的循环进行聚类，使得与原始网络相比，转换后的因子图没有额外的循环。

该方法优于现有的替代方法来处理循环。我们指出供应网络的其他应用，例如天然气管道或其他流量网络，它们以类似于基尔霍夫定律的形式共享约束结构。每当因子图中的小而丰富的循环是由原始网络中变量之间的约束系统地生成时，我们在BP中的因子图分配补充了其他方法。它提供了一种快速可靠的算法来执行边缘化任务，例如供应网络中的状态确定、估计或优化问题。

神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。

bp神经网络预测算法参数作用，人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(BackPropagation)算法被提出,用于多层神经网络的参数计算,以解决非线性分类和学习的问题。另外,针对特定领域的专家系统也在商业上获得成功应用,人工智能迎来了又一轮高潮。然而,人工神经网络的设计一直缺少相应的严格的数学理论支持,之后BP算法更被指出存在梯度消失问题,

BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。虽然BP算法得到广泛的应用，但它也存在不足，其主要表现在训练过程不确定上，具体如下。1，训练时间较长。对于某些特殊的问题，运行时间可能需要几个小时甚至更长，这主要是因为学习率太小所致，可以采用自适应的学习率加以改进。

训练时由于权值调整过大使激活函数达到饱和，从而使网络权值的调节几乎停滞。为避免这种情况，一是选取较小的初始权值，二是采用较小的学习率，3，易陷入局部极小值。BP算法可以使网络权值收敛到一个最终解，但它并不能保证所求为误差超平面的全局最优解，也可能是一个局部极小值，这主要是因为BP算法所采用的是梯度下降法，训练是从某一起始点开始沿误差函数的斜面逐渐达到误差的最小值，故不同的起始点可能导致不同的极小值产生，即得到不同的最优解。