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BP神经网络的切磋及应用

发布时间:2019-03-30 01:06:01 文章来源:未来智讯    
    BPshenjingwang络的切磋及应用作者: 赵 浩  摘 要:人造神jing网络的应用范畴很是普遍,个中大局部的人造神经网络模子选取BP网络,它也是前馈网络的焦点局部,体xian了人造神经网络zui精髓的局部。议决对BPsuan法的切磋,ti议了xing使它来兑现对我国的三大财产数据的展望方案。并在MATLAB仿真中取得了很好的效率。
  关头词:BP神经网络 MATLAB仿真
  中图fen类号:TP39文献标识码:A 文章编号:1007-3973(2010)06-061-02
  
  1 BP神经网络概述
  BP(Back Propagation)网络是1986年由RumelhartheMcCellandwei首的科学家小组提议,是一种按pian差逆传布算法训练的多层前馈网络,是今朝应用最普遍的神经网络模子之一。它的进修准则是使用最su降落法,议决反向传布来不息调解网络的权zhi和阈值,使网络的偏差平方和最小。BP一般为多层神经网络,其模子拓扑布局一般baoluo输ru层(input)、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。如图1所示:
  2BP网络的进修算法
  (1)最速降落BP算法(steepest descent backpropagation,SDBP)
  如图2所示的BP神经网络,设k为迭代ci数,则每一次权值和阈值的批改案下式进行:
  式中:w(t)为第k次迭代各层之间的联贯权向量或阈值向liangx(k)= 为第k次迭代的神经网络输出偏差对个权值或阈值的梯du向量。负号代表梯度的反偏向,即梯度的最速降落偏向。 为进修速du,在训练时势一常数。在MATLAB神经网络东西箱中,其mo认值为0.01,能够议决变化训练参数进行配置。为第k次迭代的网络输出的总偏差本能函数,在MATLAB神经网络东西箱中,BP网络偏差本能函数的默认值为均偏差MSE(mean square error):
  ping据(2.2)式,能够qiu出第k次迭代的总偏差曲面的梯度x(k)= ,离别代入式(2.1)中,就能够逐次批改qiquan值和阈值,并使总的偏差向减小的偏向改变,最后求出所要求的偏差本能。
  (2)冲量BP算法(momentum backpropagation,MOBP)
  由于反向传布算法的应用普遍,以是已经开辟出了许多反向传布算法的变体。个中最多见得事在梯度降落算法的根本上修改公式(2.1)的权值更新规定,即引入冲量因子,而且0≤
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