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BP神经网络及其改进_武美先,bp神经网络改进,bp神经网络,bp神经网络matlab实例,bp神经网络算法,bp神经网络模型,bp神经网络预测,bp神经网络算法实例,bp神经网络原理,bp神经网络预测实例
第 26卷 第 2 期 太 原 科 技 大 学 学 报 Vo l. 26 №2
2005年 6 月 JOURNAL OF TA IYUAN UN IV ER SITY OF SC IENCE AND TECHNOLO GY Jun. 2005
文章编号 : 1673 - 2057 (2005) 02 - 0 120 - 06
BP神经网络及其改进
武美先 ,张学良,温淑花 ,李海楠
(太原科技大学机电学院 ,太原 030024)
摘 要 :针对标准 B P算法存在的缺陷 ,从网络结构 、算法及初始值选取等各个角度
系统总结了 B P神经网络的各种改进措施 ,对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析 ,指
出了 B P神经网络今后改进的方向。
关键词 :神经网络 ; B P算法 ;改进
中图分类号 : TP11 文献标识码 : A
自美国加利福尼亚大学的 PD P ( Parallel D istrib
)
u ted Proce ssing 小组提出多层前馈神经网络以来 ,
( )
B P B ackProp agation 神经网络作为一种非线性系
统的辨识工具在分类模式识别 、图像处理和系统控
制等领域得到了广泛应用 ,但其在收敛速度 、泛化
能力等方面尚存在不足 , 国内外学者提出的改进方
法大多以计算的复杂性为代价 。本文系统总结了
图 1 神经元模型
B P算法 目前在系统误差函数的确立 、权值学习算法
F ig. 1 Nerve cell m odel
的设计 、网络结构优化 、网络泛化能力以及样本数
( )
1 正向传播过程 :输入信息从输入层经隐含
问题等几个方面的改进措施 ,指出了 B P 神经网络
层逐层处理 ,传向输出层 。若输出层的实际输出与
今后改进的方向。
期望的输出不符 ,则转入误差的反向传播 。
1 B P神经网络算法原理 ①输入层 :输入值一般为样本各分量输入值 ,
输出值一般等于输入值 。
B P 神经网络具有结构简单 ,可操作性强 ,能模 ②隐含层 :对于节点 j, 其输入值 net 为其前一
k
拟任意的非线性输入输出关系等优点而成为 目前 层各节点输出值 Oi 的加权和 :
应用广泛的神经网络模型 , B P 网络由输入层 i、隐含
( )
ne t = W O 1
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