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文档简介
改进的BP神经网络算法的研究 学号 200909338 内容提要 BP神经网络算法概述BP神经网络算法的改进结论分析 BP神经网络概述 BP网络的定义 由于其权值的调整采用反向传播 Backpropagation 的学习算法 因此被称为BP网络 BP网络中心思想是梯度下降法BP网络的应用 BP神经网络模型 BP网络结构 输入层 隐含层 输出层 BP神经网络的数学模型 模型的数学表达如下 设 输入向量 隐层输出向量 输出层输出向量 期望输出向量 输入层到隐层之间的权值矩阵 隐层到输出层之间的权值矩阵 BP神经网络信号流向 BP算法的程序实现 1 初始化 对权值附随机数 2 输入训练样本 计算各层出 3 计算网络输出误差 4 计算各层误差信号 5 调整各层权值 6 检查是否对所有样本完成一次轮训 7 检查网络总误差是否达到精度要求 输入层二个神经元 隐含层四个神经元 输出层一个神经元 P 1 1022 05105 T 1 1011 设定训练次数 1000精度要求 0 001 标准BP算法仿真过程 缺点一 训练次数多 使得学习效率低 收敛速度慢 标准BP算法仿真过程 缺点二 易陷入局部极小而得不到全局最优 BP神经网络算法的改进 附加动量法 思想 在反向传播基础上 在每一个权值的变化上加上一项正比于前一次权值变化量的值 并根据反向传播法产生新的权值变化 附加动量法训练过程 BP神经网络算法的改进 自适应学习率 思想 检查权值的修正值是否真正降低了误差函数 若是 则说明所选取的学习速率值小了 可以对其增加一个量 若不是 则产生了过调 那么就应该减小学习速率的值 自适应学习率法训练过程 三种算法的仿真结果对比 标准算法仿真结果 附加动量法仿真结果 自适应学习率法仿真结果 结论分析 基于MATLAB的仿真结果表明 两种改进算法在收敛速度和训练次数上都有相当明显的改进效果 在一定程度上克服陷入局部极小值 另一方面 这两种改进算法对训练误差也有所
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