BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)用研究.pdf

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其權(quán)值調(diào)整原則是按照誤差梯度下降原則進(jìn)行調(diào)整，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)及容錯(cuò)能力，在解決模式識(shí)別及預(yù)測(cè)問題時(shí)常被作為重要的工具來使用。不過，基本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有一些先天的固有問題，像收斂速度慢導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間很長(zhǎng)，誤差易于陷入局部最小值，學(xué)習(xí)率和動(dòng)量因子的選擇決定了網(wǎng)絡(luò)的收斂性能，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)難以確定等，這些問題對(duì)BP圣經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推廣使用帶來了極大的阻礙。常常使用針對(duì)固有缺陷改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決實(shí)際問題，

2、改進(jìn)后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般都能克服基本的BP網(wǎng)絡(luò)的一些問題，比如縮短訓(xùn)練時(shí)間，并且樣本擬合率更高，在預(yù)測(cè)問題的應(yīng)用中，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率往往更高。
　　BP（Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為輸入層、隱層和輸出層，同層結(jié)點(diǎn)之間沒有連接，層間結(jié)點(diǎn)之間實(shí)行全連接，每層結(jié)點(diǎn)的輸出只影響下一層結(jié)點(diǎn)的輸入，網(wǎng)絡(luò)的信息傳播過程包括正向傳播和逆向傳播，正向傳播指的是輸入信號(hào)由輸入層通過激活函數(shù)的作用向前傳播到隱含層，隱含層結(jié)點(diǎn)經(jīng)過激活函數(shù)再把信息

3、傳播到輸出層的神經(jīng)元結(jié)點(diǎn)。逆向傳播是指通過計(jì)算輸出層神經(jīng)元結(jié)點(diǎn)輸出值與期望值的誤差，該誤差信息再沿著相反的路徑返回，在返回過程中修改各層的權(quán)值和閾值來使誤差值逐漸縮小。
　　本文提出了一種改進(jìn)算法，主要針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入樣例的預(yù)處理階段。首先闡述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展過程及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的缺陷，簡(jiǎn)單介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀。然后再重點(diǎn)介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和目前研究人員提出的各種改進(jìn)算法。隨后，介紹了預(yù)處理樣本數(shù)據(jù)的方