資源描述：
《改進bp神經網絡的研究及應用》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、改進BP神經網絡的研究及應用：人工神經X絡具有強大的非線性映射能力，已經被應用于模式識別、智能控制、圖像處理以及時間序列分析等各種領域。本文針對BP算法的不足，提出了BP算法的啟發(fā)式改進，通過對遺傳神經X絡模型及其算法進行分析和研究，針對遺傳算法的主要缺陷介紹了一種常用的改進類型?！ bstract：Theartificialneuralappingability，hasbeenappliedtovariousfieldssuchaspatternrecognition，intelligentcontrol，imageproc
2、essingandtimeseriesetc.，inthispaper，theheuristicimprovementofBPalgorithmedatthedeficienciesofBPalgorithms，andamontypeofimprovementedatthemaindrathroughanalysisandresearchongeicneuralodelanditsalgorithm. 關鍵詞：BP算法；神經X絡；遺傳算法；改進 Key；neural；improvement ?。篢P39：A：1006-431
3、1（2012）34-0209-02 1BP神經X絡 1.1BP神經X絡概述在神經X絡模式識別系統中，應用最廣泛的要算是BPX絡，它是基于誤差反向傳播算法的一種具有非線性連續(xù)轉移函數的多層前饋X絡。由于多層前饋X絡的訓練經常采用誤差反向傳播算法，人們常把多層前饋X絡直接稱為BPX絡?！ P算法可以小結為以下三個步驟： ?、偻ㄟ^X絡輸入反向傳播： a0=p am+1=fm+1（-1 a=aM ?、谕ㄟ^X絡將敏感性反向傳播： sm=Fm（nm）（-1，…，2，1 ?、凼褂媒凭秸`差的BP算法更新權值和偏置值： （k+
4、1）=（k）-αsm（am-1）T bm（k+1）=bm（k）-αsm 1.2BP神經X絡存在的問題盡管BPX絡有很多顯著的優(yōu)點，但也存在著一定的局限性。其主要問題如下： ?、匐S著訓練樣本維數的增大，使收斂速度緩慢，從而降低學習效率?！ 、趶臄祵W角度上看BP算法是一種梯度最速下降法，這就可能出現局部極小值的問題，而得不到全局最優(yōu)?！ 、踃絡中隱節(jié)點個數的選取缺乏理論指導，尚無明確的定義。 由于BP神經X絡存在局部性，因此利用BPX絡進行模式識別時，所得X絡模型的參數容易陷入局部極小，因此需要對BP神經X絡容易陷入局部極小的
5、缺陷進行改進?！ ?遺傳算法 2.1遺傳算法概述遺傳算法（GeicAlgorithm——GA）正是以達爾文的自然進化論與遺傳變異理論為基礎的求解復雜全局優(yōu)化問題的仿生型算法。該算法摒棄了傳統的搜索方式，模擬自然界生物進化的過程，采用人工進化的方式對目標函數空間進行隨機導向優(yōu)化搜索。遺傳算法求解問題的基本思想是：從問題的解出發(fā)的，將問題的一些可行解進行編碼，這些已編碼的解即被當做種群中的個體，每個個體實際上是染色體帶有特征的實體；個體對環(huán)境適應能力的評價函數就是問題的目標函數；模擬遺傳學中的雜交、變異、復制來設計遺傳算子，用優(yōu)勝
6、劣汰的自然選擇法則來指導學習和確定搜索方向；對由個體組成的中卻進行演化，利用遺傳算子來產生具有更高平均適應值和更好個體的種群，經過若干代后，選出適應能力最好的個體，它就是問題的最優(yōu)解或滿意解[1]?！ ?.2遺傳算法的缺陷及改進遺傳算法作為一種通用性好、魯棒性強的新型優(yōu)化搜索算法，為求解很多困難的問題打開了局面，但是在實際應用中，存在著：①早熟問題；②局部搜索能力差；③控制參數難以確定缺陷?！ ♂槍ι鲜鰡栴}，目前已經提出的一些改進方法，概括起來主要有如下幾種類型： ?、俑倪M遺傳算法的使用技術或者組成成分，如選用適合問題特性的編碼
7、技術、優(yōu)化控制參數等?！ 、诓捎没旌线z傳算法，即融合一些優(yōu)化方法來提高遺傳算法運行效率。如將遺傳算法和模擬退火算法、爬山法等方法結合的混合遺傳算法?！ 、鄄捎梅菢藴实倪z傳操作算子，如記憶算子、頂端增強算子等?！ 、懿捎脛討B(tài)自適應技術，在遺傳過程中自適應的調整控制參數和編碼精度，在保持種群多樣性的同時保證遺傳算法的收斂。 ?、莶捎貌⑿羞z傳算法。 3BP算法與遺傳算：人工神經X絡具有強大的非線性映射能力，已經被應用于模式識別、智能控制、圖像處理以及時間序列分析等各種領域。本文針對BP算法的不足，提出了BP算法的啟發(fā)式改進，通過對遺
8、傳神經X絡模型及其算法進行分析和研究，針對遺傳算法的主要缺陷介紹了一種常用的改進類型。 Abstract：Theartificialneuralappingability，hasbeenappliedtovariousfieldssuchaspatternre
