BP神经网络能源化工工程科技专业资料课件

1、BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料 学习是神经网络一种最重要也最学习是神经网络一种最重要也最令人注目的特点。在神经网络的发展进令人注目的特点。在神经网络的发展进程中，学习算法的研究有着十分重要的程中，学习算法的研究有着十分重要的地位。目前，人们所提出的神经网络模地位。目前，人们所提出的神经网络模型都是和学习算法相应的。所以，有时型都是和学习算法相应的。所以，有时人们并不去祈求对模型和算法进行严格人们并不去祈求对模型和算法进行严格的定义或区分。有的模型可以有多种算的定义或区分。有的模型可以有多种算法而有的算法可能可用于多种模型。法而有的算法可能可用于多种模型

2、。不过，有时人们也称算法为模型。不过，有时人们也称算法为模型。BP神经网络能源化工工程科技专业资料 自从40年代Hebb提出的学习规则以来，人们相继提出了各种各样的学习算法。其中以在1986年Rumelhart等提出的误差反向传播法，即BP(error BackPropagation)法影响最为广泛。直到今天，BP算法仍然是自动控制上最重要、应用最多的有效算法。BP神经网络能源化工工程科技专业资料在神经网络中，对外部环境提供的模式样本进行学习训练，并能存储这种模式，则称为感知器；对外部环境有适应能力，能自动提取外部环境变化特征，则称为认知器。神经网络在学习中，一般分为有教师和无教师学习两种。感

3、知器采用有教师信号进行学习，而认知器则采用无教师信号学习的。在主要神经网络如BP网 络，Hopfield网络，ART网络和Kohonen网络中；BP网络和Hopfield网络是需要教师信号才能进行学习的；而ART网络和 Kohonen网络则无需教师信号就可以学习。所谓教师信号，就是在神经网络学习中由外部提供的模式样本信号。121 神经网络的学习机理和机构神经网络的学习机理和机构BP神经网络能源化工工程科技专业资料 感知器的学习是神经网络最典型的学习。 目前，在控制上应用的是多层前馈网络，这是一种感知器模型，学习算法是BP法，故是有教师学习算法。 一个有教师的学习系统可以用图17表示。这种学习系

4、统分成三个部分：输入部，训练部和输出部。一、感知器的学习结构一、感知器的学习结构BP神经网络能源化工工程科技专业资料图1-7 神经网络学习系统框图BP神经网络能源化工工程科技专业资料 输入部接收外来的输入样本X，由训练部进行网络的权系数W调整，然后由输出部输出结果。在这个过程中，期望的输出信号可以作为教师信号输入，由该教师信号与实际输出进行比较，产生的误差去控制修改权系数W。 学习机构可用图18所示的结构表示。BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料 在图中，Xl，X2，Xn，是输入样本信号，W1，W2，Wn是权系数。输入样本信号Xi可以取离散值“0”或“1”。

5、输入样本信号通过权系数作用，在u产生输出结果 WiXi，即有：u=WiXi=W1X1+W2X2+WnXn 再把期望输出信号Y(t)和u进行比较，从而产生误差信号e。即权值调整机构根据误差e去对学习系统的权系数进行修改，修改方向应使误差e变小，不断进行下去，使到误差e为零，这时实际输出值u和期望输出值Y(t)完全一样，则学习过程结束。BP神经网络能源化工工程科技专业资料 神经网络的学习一般需要多次重复训练，使误差值逐渐向零趋近，最后到达零。则这时才会使输出与期望一致。故而神经网络的学习是消耗一定时期的，有的学习过程要重复很多次，甚至达万次级。原因在于神经网络的权系数W有很多分量W1，W2，-Wn

6、；也即是一个多参数修改系统。系统的参数的调整就必定耗时耗量。目前，提高神经网络的学习速度，减少学习重复次数是十分重要的研究课题，也是实时控制中的关键问题。BP神经网络能源化工工程科技专业资料二、感知器的学习算法二、感知器的学习算法 感知器是有单层计算单元的神经网络，由线性元件及阀值元件组成。感知器如图1-9所示。BP神经网络能源化工工程科技专业资料感知器的数学模型：其中：f.是阶跃函数，并且有BP神经网络能源化工工程科技专业资料是阀值。感知器的最大作用就是可以对输入的样本分类，故它可作分类器，感知器对输入信号的分类如下：BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料B

7、P神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料2输入一样本X(X1，X2，Xn+1)以及它的期望输出d。期望输出值d在样本的类属不同时取值不同。如果x是A类，则取d1,如果x是B类，则取-1。期望输出d也即是教师信号。3计算实际输出值YBP神经网络能源化工工程科技专业资料其中，称为权重变化率，01在式(122)中，的取值不能太大如果1取值太大则会影响wi(t)的稳定；的取值也不能太小，太小则会使Wi(t)的求取过程收敛速度太慢。当实际输出和期望值d相同时有：BP神经网络能源化工工程科技专业资料X10011X20101X1V X2011

8、1BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料令令令BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源化工工程科技专业资料BP神经网络能源