BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究分析及改進(jìn)應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也迅速發(fā)展，它更是智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要組成部分，現(xiàn)在它已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用到了信號(hào)處理、模式識(shí)別、機(jī)器控制、專家系統(tǒng)等多個(gè)領(lǐng)域之中，并且在預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了更深入的發(fā)展。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)典型算法，而且它本身具有很強(qiáng)的非線性映射能力，解決一些非線性問題更是它最突出的一環(huán)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不止這一個(gè)優(yōu)點(diǎn)，它的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，而且具有較高的誤差精度，并且它易于用編程實(shí)現(xiàn)，而且它還具有很強(qiáng)的可操作性，

2、等等。因此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用就更加廣泛了，成為智能領(lǐng)域中的最重要的算法之一。
　　 標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法雖然優(yōu)點(diǎn)很多，但它本身存在著許多缺點(diǎn)。它使用的優(yōu)化算法是基于最速下降法的算法。最速下降法本身就存在著不足，收斂速度慢，容易陷入局部最小點(diǎn)。因此，標(biāo)準(zhǔn)BP算法在這面也存在著不足，這就直接導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力的不足。除了這些因?yàn)樽钏傧陆捣▽?dǎo)致的不足外，BP網(wǎng)絡(luò)的隱含層也難以確定其需要的層數(shù)及每層神經(jīng)元的節(jié)點(diǎn)數(shù)，而且它是一種有導(dǎo)師

3、學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的每一個(gè)輸入模式都必須知道期望輸出以及誤差精度，作為一個(gè)“指導(dǎo)信息”。對(duì)于標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這些缺點(diǎn)，許多國內(nèi)外學(xué)者都對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)研究，他們提出了很多的改進(jìn)算法。
　　 本文針對(duì)BP算法存在的缺點(diǎn)，并結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，提出了改進(jìn)的BP算法。這一算法是在附加動(dòng)量法的基礎(chǔ)上，增加了一個(gè)關(guān)于學(xué)習(xí)速率的自適應(yīng)因子，并對(duì)這個(gè)算法進(jìn)行了推導(dǎo)。并通過將新算法應(yīng)用到了解決異或問題中，通過此來驗(yàn)證新算法的可行性和魯