BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究及應(yīng)用.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,人們一直在努力讓機(jī)器具有人的思維,讓它對來自外界的信息做出智能的處理,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是在這一背景下誕生的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦工作模式的數(shù)學(xué)模型,它通過模擬人腦系統(tǒng),對信息進(jìn)行存儲、加工和處理,應(yīng)用非常領(lǐng)域廣泛。BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),但是由于其本身的一些諸如易陷于局部極小、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定等固有特性的存在,其應(yīng)用范圍還是受到了一定程度的限制和制約。

2、　　本文主要從遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的角度來實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化,主要工作如下:
　　第一,對生物神經(jīng)元及人工神經(jīng)元的相關(guān)知識進(jìn)行了介紹,然后對應(yīng)用最為廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、原理及實現(xiàn)進(jìn)行了講解,并用數(shù)學(xué)公式對算法實現(xiàn)進(jìn)行了推導(dǎo),最后通過一個函數(shù)擬合的例子來對BP網(wǎng)絡(luò)的性能加以分析。仿真結(jié)果顯示,標(biāo)準(zhǔn)BP算法存在收斂速度慢等局限性,且網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練函數(shù)、中間隱層節(jié)點數(shù)目、初始參數(shù)都會影響網(wǎng)絡(luò)性能。
　　第二,研究了遺傳算法,從

3、遺傳算法的基本操作、特點和原理等方面對其進(jìn)行了探究。遺傳算法是一種基于進(jìn)化理論的仿生算法,它依據(jù)目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換來的適應(yīng)度函數(shù),對種群進(jìn)行選擇、交叉、變異等遺傳操作。
　　第三,從遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的角度,利用遺傳算法來對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,這一優(yōu)化過程從網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及參數(shù)兩個角度進(jìn)行。在用遺傳算法對BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化時,采用的是編碼方法簡單、便于遺傳操作實現(xiàn)的二進(jìn)制編碼方法;而對網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化時,采用的則