BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定算法的研究及仿真.pdf

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速，經(jīng)過各國學(xué)者多年的研究創(chuàng)新，許多具備不同信息處理能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已被提出并應(yīng)用于各種信息處理領(lǐng)域。其中以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用最為廣泛，據(jù)統(tǒng)計，80％-90％的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用了BP網(wǎng)絡(luò)或者它的變化形式。 已有理論證明，三層結(jié)構(gòu)的BP網(wǎng)絡(luò)可以逼近任意的非線性映射關(guān)系。但在實際的訓(xùn)練過程中，常會因為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不合理或初始權(quán)值的選取不當(dāng)導(dǎo)致訓(xùn)練精度達不到要求，引起網(wǎng)絡(luò)的重新訓(xùn)練，降低了訓(xùn)練效率。針對此不足，本文設(shè)計了一種動

2、態(tài)擴展BP網(wǎng)絡(luò)隱層的方法，旨在提高訓(xùn)練精度，同時解決訓(xùn)練效率問題。本算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，可以根據(jù)實際需要動態(tài)擴展一個隱層，由于它采用了線性激活函數(shù)，使得本文算法可以在不影響網(wǎng)絡(luò)表達能力和泛化能力的基礎(chǔ)上提高訓(xùn)練精度；結(jié)合蟻群算法全局尋優(yōu)，易于與其它算法相結(jié)合的優(yōu)點，將蟻群算法融入其中，用于對擴展隱層的權(quán)值和閾值進行局部訓(xùn)練，有效的解決了訓(xùn)練效率的問題。 最后，在理論研究的基礎(chǔ)上設(shè)計了一組相關(guān)實驗對本文設(shè)計的算法進行檢驗。