基于BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究.pdf

1、為了獲取高效的BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng),我們對(duì)于BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)以及影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)性能的其它相關(guān)因素進(jìn)行了探討.特別的是,我們對(duì)于BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技術(shù)作出了進(jìn)一步的分析與設(shè)計(jì).BP算法引入,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有了對(duì)噪聲數(shù)據(jù)的高承受能力,以及對(duì)未經(jīng)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)建立分類模型的能力.但是,BP算法存在的收斂速度慢、穩(wěn)定性較差的問題也使得BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng)解決復(fù)雜問題的能力大為減弱.針對(duì)這一問題,我們采用了一種新的解決方案:綜合變步長(zhǎng)法與加慣性項(xiàng)法的思想,通過采集學(xué)習(xí)

2、過程中前后幾次學(xué)習(xí)的權(quán)值增量,進(jìn)行綜合對(duì)比與判別從而確定新一輪迭代權(quán)值的調(diào)整值,當(dāng)前后幾次的權(quán)值增量變化過大或者過小時(shí),分別作縮小與放大處理.通過引入這種調(diào)節(jié)機(jī)制,減小了振蕩發(fā)生的概率,增強(qiáng)了BP網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性,同時(shí)保證了收斂速度.為了驗(yàn)證研究結(jié)論的準(zhǔn)確性,我們根據(jù)研究所確定的方案設(shè)計(jì)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)系統(tǒng).在該系統(tǒng)中,給出了傳統(tǒng)BP算法、變步長(zhǎng)法以及改進(jìn)算法三種網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的機(jī)制,選用函數(shù)逼近與XOR問題求解兩個(gè)試驗(yàn)加以了驗(yàn)證.理論分析與實(shí)