基于遗传算法的BP神经网络优化策略研究概要
BP神经网络分类器优化技术研究
BP神经网络分类器优化技术研究BP神经网络是一种常用的深度学习模型，具有强大的非线性映射能力和自适应学习能力。
然而，其性能受到多种因素影响，如网络结构、学习率、迭代次数等。
因此，研究如何优化BP神经网络分类器的性能，提高其准确率和泛化能力，具有重要意义。
BP神经网络分类器是一种有监督学习算法，通过反向传播算法调整网络权重，使输出结果更接近目标值。
然而，传统的BP神经网络分类器存在一些问题，如易陷入局部最小值、过拟合等。
因此，研究如何优化BP神经网络分类器的性能，提高其鲁棒性和泛化能力，具有重要意义。
为了提高BP神经网络分类器的性能，许多研究者提出了各种优化算法和技巧。
例如，有些人通过改变网络结构，增加隐藏层或神经元数量，以提高模型的表达能力。
有些人通过采用不同的激活函数，如ReLU、sigmoid等，以提高模型的非线性映射能力。
还有些人通过引入正则化项，如LL2正则化，以减少过拟合现象。
本文提出了一种基于遗传算法的BP神经网络分类器优化方法。
该方法采用遗传算法自动调整网络结构、学习率、迭代次数等超参数，以获得最佳的网络性能。
具体实现步骤如下：初始化BP神经网络分类器的超参数，如学习率、迭代次数等。
利用遗传算法自动调整超参数，以获得最佳的网络性能。
具体来说，通过交叉、变异等操作，生成新的超参数组合，并计算其适应度值（即网络性能的评价指标，如准确率、召回率等）。
选择适应度值较高的超参数组合进行进一步优化，直到达到预设的停止条件（如迭代次数或准确率阈值）。
通过对比实验，我们发现采用遗传算法优化的BP神经网络分类器在处理多种数据集时，均取得了比传统BP神经网络分类器更好的性能。
具体来说，实验结果显示，优化后的BP神经网络分类器在准确率、召回率等指标上均有显著提高，同时过拟合现象也得到了有效控制。
尽管我们采用遗传算法优化了BP神经网络分类器的性能，但是仍存在一些问题需要进一步探讨。
例如，如何更有效地评价网络性能，以及如何处理不同类型的数据集等问题。
基于遗传算法的BP神经网络算法
基于遗传算法的BP神经网络算法基于遗传算法的BP神经网络算法是一种将遗传算法与BP神经网络相结合的机器学习算法。
BP神经网络是一种具有自适应学习功能的人工神经网络，它通过反向传播算法来不断调整网络的权重和阈值，从而实现对样本数据的学习和预测。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，它通过选择、交叉和变异等操作来产生下一代的优秀个体，从而逐步寻找到最优解。
在基于遗传算法的BP神经网络算法中，遗传算法用于优化BP神经网络的初始权重和阈值，以提高网络的学习和泛化能力。
1.初始化个体群体：随机生成一组个体，每个个体代表BP神经网络的初始权重和阈值。
2.适应度评估：使用生成的个体来构建BP神经网络，并使用训练数据进行训练和验证，评估网络的适应度，即网络的性能指标。
3.选择操作：根据个体的适应度值确定选择概率，选择一些适应度较高的个体作为父代。
4.交叉操作：从父代中选择两个个体，通过交叉操作生成两个新的子代个体。
5.变异操作：对新生成的子代个体进行变异操作，引入一定的随机扰动，增加种群的多样性。
6.替换操作：根据一定的替换策略，用新生成的子代个体替代原来的父代个体。
7.终止条件判断：根据预先设定的终止条件（如达到最大迭代次数或达到一些适应度值阈值）判断是否终止算法。
8.返回结果：返回适应度最高的个体，即最优的BP神经网络参数。
然而，基于遗传算法的BP神经网络算法也存在一些缺点。
首先，算法的收敛速度较慢，需要较长的时间进行优化。
其次，算法需要设置一些参数，如种群大小、交叉概率和变异概率等，不同的参数组合可能对算法的性能产生较大影响，需要经过一定的试错过程。
综上所述，基于遗传算法的BP神经网络算法是一种结合了两种优化方法的机器学习算法，能够有效提高BP神经网络的学习和泛化能力。
同时，也需要在实际应用中根据具体情况选择合适的参数设置和终止条件，以获得更好的算法性能。
用遗传算法改进的BP神经网络剪枝算法来优化决策树模型
（ 贵州 大学计 算机科 学 与信 息 学院 贵 阳 ５ ５ ０ ０ ２ ５ ）
摘 要 决策树是一种有效的分类方法， 但在构建决策树 模型的过 程 中， 常常会 出现模型过度拟合的现 象。利用基 于
Ｂ Ｐ神 经网络的决策树剪枝算 法（ Ｂ Ｐ － Ｐ ｒ ｕ ｎ ｉ ｎ ｇ ） 进行 软 剪枝 处理 ， 然后 根据 Ｂ Ｐ － Ｐ ｒ ｕ ｎ ｉ ｎ ｇ的一 些不足 ， 提 出一 种改进 算 法， 简称 ＧＢ Ｐ － Ｐ ｒ ｕ ｎ ｉ ｎ ｇ算法。该算 法通过 引入遗传算 法来训练 Ｂ Ｐ － Ｐ ｒ ｕ ｎ ｉ ｎ ｇ算法模型 中的权值和 阈值 ， 从 而克服 了Ｂ Ｐ －
第４ Ｏ 卷 第 ｌ ｌ Ａ期 ２ ０ １ ３ 年 １ １ 月
计
算
机Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｖｏ １ ． ４ ０ Ｎｏ ． １ １ Ａ ＮＯ Ｖ ２ ０ １ ３
用遗传算法改进的 Ｂ Ｐ神 经 网络 剪枝 算 法 来 优 化 决 策 树模 型
ＷＵ Ｔｏ ｎ ｇ ＣＨ Ｅ ＮＧ Ｈｕ ｉ
（ Ｓｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｇｕ ｉ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕｎｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ， Ｇｕ ｉ ｙ ａ ｎ ｇ ５ ５ ０ ０ ２ ５， Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
决 策树是一种有 效的分类方法 ， 对 于多峰分布之类 的问
被分割为单一实例的叶节 点。这种划分 虽然分类 比较完 全 ， 但会产生过多的冗 余无用 的规则 ， 不利于 预测 。再加 上训 练 集数据 中存 在噪音或者训 练数据样例太 少 ， 以致 于不能产 生 目标函数具有代表性的采用。
遗传算法优化BP神经网络权值和阈值(完整版)
/viewthread.php?tid= 50653&extra=&highlight=%E9%81%97%E4%BC%A0%E7% AE%97%E6%B3%95&page=1Matlab遗传算法优化神经网络的例子（已调试成功）最近论坛里问到用遗传算法优化神经网络问题的人很多，而且论坛里有很多这方面的代码。
但可惜的是所有代码都或多或少有些错误！最郁闷的莫过于只有发帖寻求问题答案的探索者，却很少有对问题进行解答的victor。
本人在论坛里看到不少会员对能运行成功的遗传算法优化神经网络例子的需求是多么急切，我也深有感触！现把调试成功的一个例子贴出来，供大家参考！（本例子是基于一篇硕士论文里的代码为蓝本改编的，此处就不再注明作者了。
）遗传算法优化bp.rar (3.34 KB)注：该代码是由会员“书童”耗费了一整天的时间调试成功的，在此再次对我们的“书童”同学乐于助人的高尚品德致敬，并对其深表感谢！PS:参考会员“ilovexyq”意见，先对其做以补充。
该网络为遗传算法优化bp的一个典型例子，输入为7，输出为7，隐层为25。
该网络输入输出数据就是为了说明问题而随便加的，没有实际意义。
如用于自己的实际问题，把数据替换并根据需要改一下网络结构就行了。
PS:如有问题，请先阅读此贴：/thread-52587-1-1.html###[本帖最后由 yuthreestone 于 2009-10-15 10:52 编辑]搜索更多相关主题的帖子: 调试例子算法Matlab神经网络/thread-52587-1-1.html遗传算法优化BP神经网络权值和阈值（完整版）会员renjia前一段时间分享的程序，地址如下：/viewthread.php?tid=50653&extra=&highlight=% E9%81%97%E4%BC%A0%E7%AE%97%E6%B3%95&page=1：（1）renjia提供的程序存在一些小错误，主要是设计的bp网络是两个隐含层，但编码的时候只有一个隐含层。
毕业设计论文基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究.doc
编号：审定成绩：重庆邮电大学毕业设计（论文）设计（论文）题目：基于遗传算法的BP神经网络的优化问题研究学院名称：学生姓名：专业：班级：学号：指导教师：答辩组负责人：填表时间：2010年06月重庆邮电大学教务处制摘要本文的主要研究工作如下：1、介绍了遗传算法的起源、发展和应用，阐述了遗传算法的基本操作，基本原理和遗传算法的特点。
2、介绍了人工神经网络的发展，基本原理，BP神经网络的结构以及BP算法。
3、利用遗传算法全局搜索能力强的特点与人工神经网络模型学习能力强的特点，把遗传算法用于神经网络初始权重的优化，设计出混合GA-BP算法，可以在一定程度上克服神经网络模型训练中普遍存在的局部极小点问题。
4、对某型导弹测试设备故障诊断建立神经网络，用GA直接训练BP神经网络权值，然后与纯BP算法相比较。
再用改进的GA-BP算法进行神经网络训练和检验，运用Matlab软件进行仿真，结果表明，用改进的GA-BP算法优化神经网络无论从收敛速度、误差及精度都明显高于未进行优化的BP神经网络，将两者结合从而得到比现有学习算法更好的学习效果。
【关键词】神经网络BP算法遗传算法ABSTRACTThe main research work is as follows:1. Describing the origin of the genetic algorithm, development and application, explain the basic operations of genetic algorithm, the basic principles and characteristics of genetic algorithms.2. Describing the development of artificial neural network, the basic principle, BP neural network structure and BP.3. Using the genetic algorithm global search capability of the characteristics and learning ability of artificial neural network model with strong features, the genetic algorithm for neural network initial weights of the optimization, design hybrid GA-BP algorithm, to a certain extent, overcome nerves ubiquitous network model training local minimum problem.4. A missile test on the fault diagnosis of neural network, trained with the GA directly to BP neural network weights, and then compared with the pure BP algorithm. Then the improved GA-BP algorithm neural network training and testing, use of Matlab software simulation results show that the improved GA-BP algorithm to optimize neural network in terms of convergence rate, error and accuracy were significantly higher than optimized BP neural network, a combination of both to be better than existing learning algorithm learning.Key words：neural network back-propagation algorithms genetic algorithms目录第一章绪论 (1)1.1 遗传算法的起源 (1)1.2 遗传算法的发展和应用 (1)1.2.1 遗传算法的发展过程 (1)1.2.2 遗传算法的应用领域 (2)1.3 基于遗传算法的BP神经网络 (3)1.4 本章小结 (4)第二章遗传算法 (5)2.1 遗传算法基本操作 (5)2.1.1 选择(Selection) (5)2.1.2 交叉(Crossover) (6)2.1.3 变异(Mutation) (7)2.2 遗传算法基本思想 (8)2.3 遗传算法的特点 (9)2.3.1 常规的寻优算法 (9)2.3.2 遗传算法与常规寻优算法的比较 (10)2.4 本章小结 (11)第三章神经网络 (12)3.1 人工神经网络发展 (12)3.2 神经网络基本原理 (12)3.2.1 神经元模型 (12)3.2.2 神经网络结构及工作方式 (14)3.2.3 神经网络原理概要 (15)3.3 BP神经网络 (15)3.4 本章小结 (21)第四章遗传算法优化BP神经网络 (22)4.1 遗传算法优化神经网络概述 (22)4.1.1 用遗传算法优化神经网络结构 (22)4.1.2 用遗传算法优化神经网络连接权值 (22)4.2 GA-BP优化方案及算法实现 (23)4.3 GA-BP仿真实现 (24)4.3.1 用GA直接训练BP网络的权值算法 (25)4.3.2 纯BP算法 (26)4.3.3 GA训练BP网络的权值与纯BP算法的比较 (28)4.3.4 混合GA-BP算法 (28)4.4 本章小结 (31)结论 (32)致谢 (33)参考文献 (34)附录 (35)1 英文原文 (35)2 英文翻译 (42)3 源程序 (47)第一章绪论1.1 遗传算法的起源从生物学上看，生物个体是由细胞组成的，而细胞则主要由细胞膜、细胞质、和细胞核构成。
基于遗传算法的BP神经网络优化算法
案例3：基于遗传算法的BP神经网络优化算法******************************************************************************* ****论坛申明：1 案例为原创案例，论坛拥有帖子的版权，转载请注明出处（MATLABSKY论坛，《MATLAB智能算法30个案例分析》2 案例内容为书籍原创内容，内容为案例的提纲和主要内容。
3 作者长期驻扎在板块，对读者和会员问题有问必答。
4 案例配套有教学视频和完整的MATLAB程序，MATLAB程序在购买书籍后可以自由下载，教学视频需要另外购买。
MATLAB书籍预定方法和优惠服务：/thread-9258-1-1.html点击这里，预览该案例程序：/znsf/view/s3/GABPMain.html 已经预定的朋友点此下载程序源代码：/thread-11921-1-1.html ******************************************************************************** **1、案例背景BP网络是一类多层的前馈神经网络。
它的名字源于在网络训练的过程中，调整网络的权值的算法是误差的反向传播的学习算法，即为BP学习算法。
BP算法是Rumelhart等人在1986年提出来的。
由于它的结构简单，可调整的参数多，训练算法也多，而且可操作性好，BP 神经网络获得了非常广泛的应用。
据统计，有80%～90%的神经网络模型都是采用了BP网络或者是它的变形。
BP网络是前向网络的核心部分，是神经网络中最精华、最完美的部分。
BP神经网络虽然是人工神经网络中应用最广泛的算法，但是也存在着一些缺陷，例如：①、学习收敛速度太慢；②、不能保证收敛到全局最小点；③、网络结构不易确定。
另外，网络结构、初始连接权值和阈值的选择对网络训练的影响很大，但是又无法准确获得，针对这些特点可以采用遗传算法对神经网络进行优化。
基于遗传算法的优化BP神经网络算法研究
1引言神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型，凭借着复杂的系统结构，通过对系统内部节点连接关系的调节，实现对信息的高效处理。
作为技术最为成熟的神经网络模拟，BP 神经网络具有良好的自学习、自适应以及泛化能力，在许多领域中都有着广泛的应用。
而针对BP 神经网络在应用环节存在的问题，需要采取相应的优化算法，提升神经网络的收敛速度和处理能力。
2遗传算法与BP 神经网络遗传算法遵循的是生物界中适者生存的法则，其基本原理，是指将问题参数进行编码，形成染色体，通过迭代的方式，运用选择、变异、交叉等运算，对种群中染色体的信息进行交换，继而形成能够满足优化目标的染色体。
BP （Back Propagation ）神经网络最初产生于1986年，属于一种依照误差逆传播算法训练的多层前馈网络，也是当前技术条件下应用最为广泛的神经网络模型之一，其可以对输入-输出模式的映射关系进行学习和存储，同时不需要对能够揭示这些映射关系的方程进行描述。
神经网络具备自适应和自组织能力，在进行学习和训练的过程中，可以通过改变突触权重值的方式，更好地适应周边环境的变化。
在同一个神经网络中，如果内容不同，学习方式不同，则会产生不同的功能。
人工神经网络从本质上看，更加接近具备自主学习能力的系统，可以通过不断的学习，超出最初设计的知识水平。
在人工神经网络中，比较常见的学习方法有两种，一是有监督的学习，可以结合标准样本，进行分类或者模仿，二是无监督的学习，在制定相应的学习规则后，系统会根据自身所处环境，进行学习内容的分析和选择，更加接近人脑的功能特点。
3基于遗传算法的优化BP 神经网络算法3.1算法基本原理①BP 算法。
BP 神经网络算法主要包括了数据流的前向计算和误差信号的反向传播两个方面的内容，结合三层BP 神经【基金项目】廊坊市科技计划项目（2016011077）。
【作者简介】王军涛（1980-）男，讲师，河北邯郸人，从事计算机应用研究。
基于遗传算法优化的BP神经网络在考研结果预测中的应用
黑铉语言信麵与电睡China Computer & Communication2021年第1期基于遗传算法优化的B P神经网络在考研结果预测中的应用李驰(四川大学锦城学院计算机科学与软件工程系，四川成都611731)摘要：通过遗传算法先对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化后，再将BP神经网络用于考研结果的预测模型中。
实验表明，这种优化后的预测模型因为克服了收敛速度慢、易产生局部最小等缺陷，比单纯使用BP神经网络建立的预测 模型准确度更高。
将这个预测模型用于考研报名之前供学生预测参考，方便学生做出合理的决策，具有一定的实际意义。
关键词：考研；预测；BP神经网络；遗传算法中图分类号：TD712 文献标识码：A文章编号：1003-9767 (2021) 01-038-04Application of BP Neural Network Based on Genetic Algorithms Optimization in Prediction of Postgraduate Entrance ExaminationLI Chi(Department of Computer Science and Software Engineering,Jincheng College of Sichuan University,Chengdu Sichuan611731, China) Abstract：F irs tly,the in itia l weight and threshold of BP neural network are optimized by genetic algorithm,and then BP neural netw ork is used in the pre diction model of the results o f the postgraduate entrance exam ination.The experim ent shows that the optim ized prediction model overcomes the shortcomings o f slow convergence speed and easy to produce local m inim um,so it is more accurate than the pre diction model established by BP neural network alone.This pre diction model can be used as a reference for students to make a reasonable decision before applying fo r postgraduate entrance examination.Key words：postgraduate entrance exam ination;prediction;BP neural network;genetic algorithms〇引言随着社会对于高素质知识型人才的需求越来越迫切，我 国报考研究生的人数呈现逐年大幅増加的趋势。
结合遗传算法的BP神经网络训练方法研究
值点 。遗传算法 （ ｅｅｃＡｇｒ ｍ Ｇ 以概率选 Ｇ ｎｔ ｌ ｉ ． Ａ） ｉ ｏｔ ｈ
择为主 要手段 ， 以较 大 的概率找 到全 局最优 解 ； 能 将
过程中搜索 络误差最小的权ｆ 和阀值 ． ｌ ｆ ＝ 【 表达代为：
Ｇ Ａ算法同 Ｂ 算法相结合可以解决 Ｂ 算法中的局 Ｐ Ｐ
ｆｉ （ ）＝１ Ｅ ｉ ／ （） （） ｂ
遗传算法是一种基于 自然选择 和基 因遗传学原
理的优化搜索方法。它根据适者生存 、 优胜劣汰等 自然进化规则搜索和计算 问题解 ， 将优化 问题 的一 组初始值作为种群 ， 利用适应值 函数计算种群个体
（ 染色体 ） 的适 应值 进行 选 择 ， 并根 据 染 色 体 的基 因
部极小 问题 。
Ｅｉ＝∑ ∑ （ ） （ ） ０ 一 ｋ Ｆ。
（） ａ
上 式 中 Ｅ（） 网络误 差平 方 和 ；为 染色 体 数 ； ｉ为 ｉ ｊ 为学 习 样本 数 ； ｋ为输 出层 节点 数 ； 为 输 出层 输 ０
本文利用 Ｍ ｔｂ软 件的 Ｂ ａａ ｌ Ｐ和 Ｇ Ａ工具箱 ， 研 究通过 Ｇ Ａ直接训练神经网络和训练初始权值 的方 法， 分析 了其效果 ； 并将后一种方法用于结构损伤识 别中， 说明利用遗传算法训练初始权值可以克服 Ｂ Ｐ
简化 与模拟 ， 它具 有 大 规 模并 行 处理 、 线性 映 射 、 非
适 应性 学 习 、 想 推理 、 联 较强 的鲁棒 性 和容错性体 编 码 采用 实值 ， 尤需 对 其进 行 编码 和解 码， Ｈ其 求解 问题 的精度 比二进 制 编码形 式要 高 ； 根 据Ｂ Ｐ网络结 构 计 算 网络 权 缸和 阀值 个 数 ， 一 组 将 权 值和 阀值作 为一 条染 色体 。 （） ２ 目标 函数 与适应 伉 函数 的确 定
基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究
中 图分类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１
人 工 神经 网络 常用 来解 决模 式识 别 中 的非线 性 映射 或 分类 问题 。Ｂ Ｐ神 经 网络是 其 中 比较 成 熟 、 应
34预测结果分析分别使用bp神经网络粗糙集与bp神经网络结合粗糙集和遗传算法共同优化bp神经网络3种方法对离散化的葡萄酒数据库进行训练训练样本数为144再用测试样本进行预测测试样本数为34预测结果如图1所示误差和耗时如表2所示
２１ ０ ２年 ８月
西 北 工 业 大 学 学 报
Ｊｕ ａ ｆＮｏ ｈ ｅｔｍ ｏｙｅｈ ｉａ ｉｅｓｔ ｏ ｒ ｌ ａ ｗ ｓｅ Ｐ ｌｔｅ ｎｅｌＵｎｖ ｒｉ ｎ ｏ ｙ
作者简介 ： 李
伟 （９ ０ ） 女 ， １８ 一 ， 西北 工业 大学博士研究生 ， 主要从事多传感器数据融合与模式识别 的研究 。
・６ ２・ ０ 西 Nhomakorabea北
工
业
大
学
学
报
第３ ０卷
定 义先求 出决 策表 的相 对核 ’ ：
对 于 ＶＲ ∈ Ｃ，若 Ｒ 满 足 ｐ ｓｃ ｝Ｄ） ＝ ｏ ＿ （ － ｐ ｓ（ ｏ Ｄ）成 立 ， 称 Ｒ为 Ｃ中 Ｄ不 必要 的 ， 则称 Ｒ 则 否 为 ｃ中 Ｄ必 要 的 。 中所 有 Ｄ 必要 的原 始关 系构成 Ｃ
１ 粗 糙 集优 化 Ｂ Ｐ神 经 网络 的 结 构
收稿 日期 ：０ １１－２ ２ １－０２
由于决策表 的相对约简都包含核属性 ， 且交集 就 是核 ］所 以在求 相对 约 简 的算 法 中 ， ， 通常使 用
基于改进自适应遗传算法的BP神经网络模型研究
其中， ｔ 为 ０ 到 １ 之间的一个随机数。 模拟退火算子： 若 ｆ（ｘ）≥ｆ（ｘｌ）， 即父代种群中某个体 ｘ 的适应 度值不小于子代种群中某个体 ｘｌ 的适应度值， 则 ｘｌ 替 代 当 前 种 群中的 ｘ； 否则设定 △ ＝ ｆ（ｘｌ ）－ ｆ（ｘ ） Ｔ＝ Ｔ０ （ ０ ． ９９ｇ － １ ） ｐｒｏｂ＝ｍｉｎ（１，ｅ－△／Ｔ）（ ｇ 为遗传代数， Ｔ 为温度， Ｔ０ 为初始温度） 如 果 ｐｒｏｂ＞ｚ（ ｚ∈ｒａｎｄｏｍ（０，１） ） ， 则 ｘｌ 取 代 当 前 代 中 的 ｘ， 种 群中各个体用相同处理方法。
９２
福建电脑
２００７ 年第 １ 期
基于改进自适应遗传算法的 ＢＰ 神经网络模型研究
章义来， 冯旖旎
（ 景德镇陶瓷学院 信息工程学院 江西 景德镇 ３３３４０３）
【摘 要】： 针对自适应遗传算法容易陷入局部最优值的问题， 提出了改进的自适应遗传算法， 并将改进的自适应遗传算 法应用于神经网络权值学习和训练中， 提高网络的处理能力。
作为一个染色体， 每个染色体用一个浮点向量表示， 也就是说采
用 实 数 编 码 的 方 式 来 表 示 染 色 体 。实 数 编 码 方 式 具 有 微 调 功 能 ，
不存在编码和解码的过程。
３．２ 参数确定及适应度函数的选择
设 定 进 化 代 数 （ ｇ） 、种 群 规 模 、交 叉 概 率 、变 异 概 率 、网 络 层
这种实现方式基本上能够明确的反映出我们对于问题领域
的理解， 正确的揭示我们的设计意图。其实 ａｂｓｔｒａｃｔ ｃｌａｓｓ 表示的 是＂ｉｓ ａ＂关系， ｉｎｔｅｒｆａｃｅ 表示的是＂ｌｉｋｅ ａ＂关系， 这在选择时可以作 为一个依据， 当然这是建立在对问题领域的理解上的， 比如： 如 果我们认为 ＡｌａｒｍＷｉｎｄｏｗ 在概念本质上是报警器， 同时又具有 Ｗｉｎｄｏｗ 的功能， 那么上述的定义方式就要反过来了。
用遗传算法优化BP神经网络程序
用遗传算法优化BP神经网络程序红色程序是用遗传算法直接训练BP权值tic, % 开始计时[P,T,R,S1,S2,S]=nninit; % BP网络初始化% 随机生成W1,B1,W2,B2[W1,B1]=rands(S1,R);[W2,B2]=rands(S2,S1);% BP网络训练的参数设置disp_fqre=100; max_epoch=3000;err_goal=0.002;lr=0.01;TP=[disp_fqre max_epoch err_goal lr];% 开始训练[W1,B1,W2,B2,te,tr]=trainbp(W1,B1,'tansig',W2,B2,'purelin',P, T,TP); % 仿真结果TT=simuff(P,W1,B1,'tansig',W2,B2,'purelin')toc % 结束计时% 在MATLAB6.5下编程tic, % 开始计时[P,T,R,S1,S2,S]=nninit; % BP网络初始化% 生成BP网络net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig' 'logsig'},'trainlm');% BP网络训练的参数设置net.trainParam.epochs = 3000;net.trainParam.goal = 0.002;net.trainParam.lr = 0.01;% 开始训练net = train(net,P,T);% 仿真结果TT=sim(net,P)toc % 结束计时% 遗传算法的适应值计算function [sol, val] = gabpEval(sol,options)% val - the fittness of this individual% sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution % options - [current_generation][P,T,R,S1,S2,S]=nninit;for i=1:S,x(i)=sol(i);end;[W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x);tic, %开始计时% 首先进行遗传算法[P,T,R,S1,S2,S]=nninit;aa=ones(S,1)*[-1 1];popu=30;initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');gen=80; % 遗传代数% 遗传计算[x endPop bPop trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,...'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]);% x The best found% Lets take a look at the performance of the ga during the runsubplot(2,1,1)plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-')hold onplot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-')xlabel('Generation');ylabel('Sum-Squared Error');subplot(2,1,2)plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-')hold onplot(trace(:,1),trace(:,2),'b-')xlabel('Generation');ylabel('Fittness');% 下面进行BP算法figure(2)% 将遗传算法的结果分解为BP网络所对应的权值、阈值[W1 B1 W2 B2 P T A1 A2 SE val]=gadecod(x);% BP网络训练的参数设置disp_fqre=100; max_epoch=3000;err_goal=0.002;lr=0.01;TP=[disp_fqre max_epoch err_goal lr];[W1,B1,W2,B2,te,tr]=trainbp(W1,B1,'tansig',W2,B2,'purelin',P, T,TP); % 仿真结果TT=simuff(P,W1,B1,'tansig',W2,B2,'purelin')toc % 结束计时% 将遗传算法的编码分解为BP网络所对应的权值、阈值function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x) [P,T,R,S1,S2,S]=nninit;% 前R*S1个编码为W1for i=1:S1,for k=1:R,W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);endend% 接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2for i=1:S2,for k=1:S1,W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);endend% 接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1for i=1:S1,B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i);end% 接着的S2个编码（即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码）为B2 for i=1:S2,B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);end% 计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*P,B1);A2=purelin(W2*A1,B2);% 计算误差平方和SE=sumsqr(T-A2);val=1/SE; % 遗传算法的适应值% 用GA训练BP网络的权值、阈值tic, % 开始计时[P,T,R,S1,S2,S]=nninit; % BP网络初始化aa=ones(S,1)*[-1 1];popu=60; % 初始种群个数initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval');gen=700; % 遗传代数[x endPop bPop trace]=ga(aa,'gabpEval',[],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,...'normGeomSelect',[0.09],['arithXover'],[2],'nonUnifMutation',[2 gen 3]);%%Lets take a look at the performance of the ga during the runsubplot(2,1,1)plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-')hold onplot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-')xlabel('Generation');ylabel('Sum-Squared Error');subplot(2,1,2)plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-')hold onplot(trace(:,1),trace(:,2),'b-')xlabel('Generation');ylabel('Fittness');% 从编码x中解码出BP网络所对应的权值、阈值[W1 B1 W2 B2]=gadecod(x);% 仿真结果TT=simuff(P,W1,B1,'tansig',W2,B2,'purelin') toc % 结束计时% BP网络初始化:给出网络的训练样本P、T,% 输入、输出数及隐含神经元数R,S2,S1 function [P,T,R,S1,S2,S]=nninitp=[0 0 0 0 0;1 0 0 0 1;0 1 0 0 1;0 0 1 0 0;0 0 0 1 0];P=p';t=[0 0 0 0;1 0 0 0;0 1 0 0;0 0 1 0;0 0 0 1];t=t';T=t;[R,Q]=size(P);[S2,Q]=size(T);S1=6;S=R*S1+S1*S2+S1+S2; % 遗传算法编码长度。
BP神经网络的优化算法研究
计算机与现代化2009年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA 总第161期文章编号: 1006 22475 ( 2009) 0120073 203B P神经网络的优化算法研究张山,何建农(福州大学数学与计算机科学学院,福建福州350002 )摘要: B P学习算法通常具有收敛速度慢,易陷入局部极小值等缺点; 遗传算法是全局优化算法,具有较强的全局搜索性能,但它在实际应用中容易产生早熟收敛的问题,且在进化后期搜索效率较低; 模拟退火算法具有摆脱局部最优点的能力,能抑制遗传算法的早熟现象。
因此,本文在B P算法结合遗传算法的同时,再加入模拟退火算法,可以有效地缓解遗传算法的选择压力。
关键词:遗传算法; 模拟退火算法; 神经网络中图分类号: TP183文献标识码: ARe s ea r ch on O p t i m i zed A lgor ith m for BP Neura l Ne t work sZ HAN G Shan , H E J ian2nong( C o l lege of M a t he m a t ic s and Comp u t e r Sc i ence, Fuzhou U n i ve r sity, Fuzhou 350002 , Ch i na)A b stra c t:B P lea rn ing a lgo rith m conve rge s sl ow and the s o lu ti on g o t is u sua lly l oca l op ti m a l s o lu ti on. Gene tic A lg o rith m is gl oba lop ti m iza ti on a lgo rith m and ha s str ong gl oba l sea rch ab ility. B u t it can ea sily cau se p re m a tu re conve rgence p r ob le m s in p rac tica l app lica ti on and the effic ien t of sea rch in la te r evo lu ti on is l ow. Si m u lted A nnea ling A lg o rith m ha s the advan tage s of av o id ge tting the l oca l op ti m a l s o lu ti on and p re m a tu re conve rgence p r ob le m. S o B P a lg o rith m co m b ine s Gene tic A lg o rith m and Si m u la ted A n2 nea l ing A lgo r ith m can effec t ive l y ea s e the p re s su r e of gene t ic a l go r ith m se l ec t i on p re s su r e.Key word s: gene t ic a l go r ith m; si m u l a t ed annea l ing a l go r ith m; B P neu r a l ne t w o r k s0 引言据统计, 近些年在神经网络学习算法中, B P 算法[ 1 ]是应用最广泛的算法之一。
用遗传算法优化BP神经网络的M精编b编程实例修订稿
用遗传算法优化B P神经网络的M精编b编程实例公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]用遗传算法优化BP神经网络的Matlab编程实例由于BP网络的权值优化是一个无约束优化问题，而且权值要采用实数编码，所以直接利用Matlab遗传算法工具箱。
以下贴出的代码是为一个19输入变量，1个输出变量情况下的非线性回归而设计的，如果要应用于其它情况，只需改动编解码函数即可。
程序一：GA训练BP权值的主函数function net=GABPNET(XX,YY)%-------------------------------------------------------------------------- %%使用遗传算法对BP网络权值阈值进行优化，再用BP算法训练网络%-------------------------------------------------------------------------- %数据归一化预处理nntwarn offXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);%创建网络net=newff(minmax(XX),[19,25,1],{'tansig ','tansig','purelin'},'trainlm');%下面使用遗传算法对网络进行优化P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度aa=ones(S,1)*[-1,1];popu=50;%种群规模initPpp=initializega(popu,aa,'gabpEval' );%初始化种群gen=100;%遗传代数%下面调用gaot工具箱，其中目标函数定义为gabpEval[x,endPop,bPop,trace]=ga(aa,'gabpEval', [],initPpp,[1e-6 1 1],'maxGenTerm',gen,...'normGeomSelect',[],['arithXover'],[2], 'nonUnifMutation',[2 gen 3]);%绘收敛曲线图figure(1)plot(trace(:,1),1./trace(:,3),'r-');hold onplot(trace(:,1),1./trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Sum-Squared Error');figure(2)plot(trace(:,1),trace(:,3),'r-');hold onplot(trace(:,1),trace(:,2),'b-');xlabel('Generation');ylabel('Fittness');%下面将初步得到的权值矩阵赋给尚未开始训练的BP网络[W1,B1,W2,B2,P,T,A1,A2,SE,val]=gadecod( x);{2,1}=W1;{3,2}=W2;{2,1}=B1;{3,1}=B2;XX=P;YY=T;%设置训练参数%训练网络net=train(net,XX,YY);程序二：适应值函数function [sol, val] =gabpEval(sol,options)% val - the fittness of this individual % sol - the individual, returned to allow for Lamarckian evolution% options - [current_generation]load data2nntwarn offXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度for i=1:S,x(i)=sol(i);end;[W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x);程序三：编解码函数function [W1, B1, W2, B2, P, T, A1, A2, SE, val]=gadecod(x)load data2nntwarn offXX=premnmx(XX);YY=premnmx(YY);P=XX;T=YY;R=size(P,1);S2=size(T,1);S1=25;%隐含层节点数S=R*S1+S1*S2+S1+S2;%遗传算法编码长度% 前R*S1个编码为W1for i=1:S1,for k=1:R,W1(i,k)=x(R*(i-1)+k);endend% 接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2for i=1:S2,for k=1:S1,W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);endend% 接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1for i=1:S1,B1(i,1)=x((R*S1+S1*S2)+i);end% 接着的S2个编码（即第R*S1+S1*S2+S1个后的编码）为B2for i=1:S2,B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);end% 计算S1与S2层的输出A1=tansig(W1*P,B1);A2=purelin(W2*A1,B2);% 计算误差平方和SE=sumsqr(T-A2);val=1/SE; % 遗传算法的适应值注意：上面的函数需要调用gaot工具箱，请从网上搜索下载。
遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类
遗传算法优化确定BP神经网络的遥感图像分类一、引言BP神经网络是在遥感图像分类中经常使用的一种神经网络模型，它通过训练样本的反向传播来对神经元的权值进行调整，从而实现对遥感图像的分类。
BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解，导致分类效果不佳。
本文旨在利用遗传算法对BP神经网络进行优化，实现对遥感图像的自动分类。
遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机理的随机优化方法，能够全局搜索解空间，并且有较强的收敛性和全局搜索能力。
在优化BP神经网络时，可以将神经网络的权值和阈值作为个体编码来进行遗传算法的优化，从而找到最优的BP神经网络结构，提高遥感图像分类的准确率。
1. 神经网络结构的初始化在遗传算法优化BP神经网络时，首先需要对神经网络的结构进行初始化。
这包括确定神经网络的输入层、隐层和输出层的神经元个数，以及确定隐层和输出层之间的连接权值和阈值。
这些参数将作为遗传算法的个体编码，通过遗传算法进行优化调整。
2. 适应度函数的设计在遗传算法中，需要设计一个适应度函数来评价每个个体的好坏，从而确定哪些个体能够保留下来。
在优化BP神经网络时，可以以神经网络分类的准确率为适应度函数，即将神经网络对训练样本的分类准确率作为适应度函数的取值。
通过适应度函数的设计，可以使遗传算法尽可能地找到具有更高分类准确率的BP神经网络结构。
3. 遗传算子的选择遗传算法包括选择、交叉和变异三个基本操作，它们分别保留优秀个体、交换遗传信息和引入新的遗传信息。
在优化BP神经网络时，可以根据具体情况选择适当的遗传算子来进行操作。
可以采用轮盘赌选择和单点交叉，以及随机变异等遗传算子来对BP神经网络进行优化。
4. 神经网络训练和优化三、实验与结果为了验证遗传算法优化BP神经网络的有效性，本文在某地的遥感图像数据上进行了实验。
选取了一组训练样本和测试样本，并对遥感图像进行了预处理和特征提取。
然后，利用遗传算法对BP神经网络进行了优化，得到了最优的神经网络结构和权值参数。
用遗传算法改进的BP神经网络剪枝算法来优化决策树模型
用遗传算法改进的BP神经网络剪枝算法来优化决策树模型武彤;程辉
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2013(040)0z2
【摘要】决策树是一种有效的分类方法,但在构建决策树模型的过程中,常常会出现模型过度拟合的现象.利用基于BP神经网络的决策树剪枝算法(BP-Pruning)进行软剪枝处理,然后根据BP-Pruning的一些不足,提出一种改进算法,简称GBP-Pruning算法.该算法通过引入遗传算法来训练BP-Pruning算法模型中的权值和阈值,从而克服了BP-Pruning算法上的不足,最后验证了GBP-Pruning算法的可行性.
【总页数】4页(P278-280,295)
【作者】武彤;程辉
【作者单位】贵州大学计算机科学与信息学院贵阳550025;贵州大学计算机科学与信息学院贵阳550025
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于改进相关性剪枝算法的BP神经网络的结构优化 [J], 宋清昆;郝敏
2.基于遗传算法改进的BP神经网络房价预测分析 [J], 李春生;李霄野;张可佳
3.基于遗传算法改进BP神经网络的风电功率预测研究 [J], 王冰冰; 赵天乐
4.基于自适应遗传算法改进的BP神经网络卡钻事故预测 [J], 刘海龙;李彤;张奇志
5.基于遗传模拟退火算法改进BP神经网络的中长期电力负荷预测 [J], 徐扬;张紫涛
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计算机与现代化2010年第9期JIS UAN JI YU X IAN DA I H UA总第181期文章编号:1006-2475(2010 09-0088-04收稿日期:2010-04-02作者简介:靳建彬(1984-, 男, 河北石家庄人, 装备指挥技术学院硕士研究生, 研究方向:航天器测量与控制, 人工智能; 王元钦(1963- , 男, 吉林白城人, 教授, 博士生导师, 研究方向:航天器测量与控制; 陈源(1983-, 男, 江苏扬州人, 博士研究生, 研究方向:航天器测量与控制。
基于遗传算法的BP 神经网络优化策略研究靳建彬1, 王元钦2, 陈源1(1. 装备指挥技术学院研究生管理大队, 北京101416; 2. 装备指挥技术学院科研部, 北京101416摘要:人工神经网络(ANN 可用作机器人控制器, 完成多机器人协作搬运作业。
针对这种方法收敛速度较慢, 误差较大的不足, 本文提出基于遗传算法优化的方法。
该方法利用遗传算法优化人工神经网络, 通过改变ANN 结构和遗传算法操作参数,找到最优网络, 提高网络收敛速度。
仿真结果证明, 该方法的可行性与有效性。
关键词:人工神经网络(ANN ; 遗传算法; 收敛速度; 多机器人中图分类号:T P18 文献标识码:A do:i 10. 3969/.j issn . 1006-2475. 2010. 09. 025Application of A rtificial N eural N et work Based on G enetic A lgorit h mto Cooperative T ransport ofM ult-i robots Syste mJI N Jian-b i n 1, WANG Yuan -q i n 2, CHEN Yuan1(1. Company o f P ostg raduate M anage m ent , A cade m y of Equip m ent Co mm and &T echno l ogy , Be iji ng 101416, Ch i na ; 2. Depart m ent of Sc i entifi c R esearch , A cade m y o f Equ i p m en t Co mm and&T echno l ogy , Be iji ng 101416, Ch i naAb stract :A rtificia l neural ne t w ork can be used as t he robot controll e r , i n o rder t o comp l e te t he m ult-i robo ts cooperati on transpor -ti ng task . In response to t he sho rtages o f sl ow convergence speed and large errors i n t h ism ethod , t h i s paper presents a m ethod op -ti m ized by the geneti c a l gor ith m. Th ism ethod m akes use of genetic algorith m to opti m ize the a rtific i a l neura l ne t w orks , and chan -ges t he ANN structure and t he opera ti ona l para m eters of genetic a l gor it hm s to fi nd t he opti m a l net w ork and i m prove the net w ork convergence speed . S i m u l a ti on resu lts show the feasi b ility and effec tiveness of the m ethod . K ey w ords :artifi c ial neural net work(ANN ; geneti c a l go rith m; conv ergence speed ; m ult-i robo t0 引言20世纪80年代后期, 多机器人协作成为一种新的机器人应用形式日益引起国内外学术界的兴趣与关注[1]。
一方面, 由于任务的复杂性, 在单机器人难以完成任务时, 人们希望通过多机器人之间的协调与合作来完成。
另一方面, 人们也希望通过多机器人间的协调与合作, 来提高机器人系统在作业过程中的效率。
1943年, M ac u ll o cu 和Pitts 融合了生物物理学和数学提出了第一个神经元模型。
从这以后, 人工神经网络[2]经历了发展、停滞、再发展的过程, 时至今日正走向成熟, 在广泛领域里得到了应用, 其中将人工神经网络技术应用到多机器人协作成为新的研究领域。
本文研究通过人工神经网络控制多机器人完成协作搬运的任务[3], 并应用遗传算法来对神经网络进行优化。
仿真结果表明, 经过遗传算法优化后的搬运工作效率显著提高, 误差降低。
1 人工神经网络(ANN 的基本原理和结构人工神经网络(Artificia lN euralN et w ork , ANN 是抽象、简化与模拟大脑神经结构的计算模型, 又称并行分布处理模型[4]。
ANN 由大量功能简单且具有自适应能力的信息处理单元人工神经元按照大规模并行的方式通过一定的拓扑结构连接而成。
ANN 拓扑结构很多, 其中采用反向传播(Back-Propa -gati o n , BP 算法的前馈型神经网络(如图1所示, 即2010年第9期靳建彬等:基于遗传算法的BP 神经网络优化策略研究89BP 人工神经网络, 是人工神经网络中最常用、最成熟的神经网络之一。
图1 BP 网络前馈结构BP 网络模型处理信息的基本原理是:输入信号X i 通过中间节点(隐层点作用于输出节点, 经过非线形变换, 产生输出信号Y k , 网络训练的每个样本包括输入向量X 和期望输出量T , 网络输出值Y 与期望输出值T 之间的偏差, 通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值W ij 和隐层节点与输出节点之间的联接强度Y jk 以及阈值, 使误差沿梯度方向下降, 经过反复学习训练, 确定与最小误差相对应的网络参数(权值和阈值, 训练即告停止。
此时经过训练的神经网络即能对类似样本的输入信息, 自行处理输出误差最小的经过非线形转换的信息。
但是BP 算法也有一些缺点[5]。
由于BP 算法本质上为梯度下降法, 而它所要优化的目标函数又非常复杂, 在进行全局搜索时, 不可避免地存在收敛速度慢的问题。
此外, 从数学角度看, BP 算法为一种局部搜索的优化方法, 但它要解决的问题为求解复杂非线性函数的全局极值, 因此算法很有可能陷入局部极小值, 从而使训练失败[6]。
为了解决这些问题, 本文提出将遗传算法和人工神经网络相结合, 用遗传算法对ANN 的权值进行优化, 进而改进BP 网络性能。
2 遗传算法的基本原理和步骤遗传算法(Genetic A l g orithm, GA 类似于自然进化, 通过作用于染色体上的基因寻找好的染色体来求解问题[7]。
与自然界相似, 遗传算法对求解问题的本身一无所知, 它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价, 并基于适应值来选择染色体, 使适应性好的染色体有更多的繁殖机会。
在遗传算法中, 通过随机方式产生若干个所求解问题的数字编码, 即染色体, 形成初始群体; 通过适应度函数给每个个体一个数值评价, 淘汰低适应度的个体, 选择高适应度的个体参加遗传操作, 经过遗传操作后的个体集合形成下一代新的种群。
对这个新种群进行下一轮进化。
遗传算法的步骤为:(1 初始化群体;(2 计算群体上每个个体的适应度值;(3 按由个体适应度值所决定的某个规则选择将进入下一代的个体;(4 按概率P c 进行交叉操作;(5 按概率P e 进行突变操作;(6 没有满足某种停止条件, 则转第(2 步, 否则进入第(7 步;(7 输出种群中适应度值最优的染色体作为问题的满意解或最优解。
程序的停止条件最简单的有如下两种情况:(1 完成了预先给定的进化代数则停止; (2 种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度在连续若干代基本没有改进时停止。
3 基于GA-ANN 的系统结构设计系统采用遗传算法对神经网络的连接权值进行优化训练, 生成最佳决策的最优神经网络, 用这样优化后的神经网络控制器来控制机器人。
3. 1BP 神经网络结构设计(1 拓扑结构。
本次设计由于网络输入输出不多, 对网络的要求比较简单, 所以采用的是三层BP 网络, 因此只有一层隐层。
(2 隐层节点数。
在BP 网络中, 隐层节点数的选择非常重要, 为尽可能避免训练时出现过拟合 [8]现象, 保证足够高的网络性能和泛化能力, 确定隐层节点数的最基本原则是:在满足精度要求的前提下取尽可能紧凑的结构, 即取尽可能少的隐层节点数。
研究表明, 若隐层节点数太少, 网络可能根本不能训练或网络性能很差; 若隐层节点数太多, 虽然可使网络的系统误差减小, 但一方面使网络训练时间延长, 另一方面, 训练容易陷入局部极小点而得不到最优点, 也是训练时出现过拟合的内在原因。
因此, 合理的隐层节点数应在综合考虑网络结构复杂程度和误差大小的情况下确定。
根据实验的内容, 只给5个输入量和3个输出量, 所以此次设计的网络给定15个隐层节点。
3. 2训练函数和激活函数选择不同的训练函数对网络的性能也有影响, 比如收敛速度等。
常用训练函数有三种:tari n gdx 、tra i n l m 、traingd 。
其中函数trai n l m 收敛速度快, 网络的训练误差也比较tr90 计算机与现代化2010年第9期BP 网络的激活函数(又称传递函数经常采用S 型的对数(l o gsig 或正切函数(tansi g 和线性函数(purelin 。
本文选择最常用的双曲正切函数形式:f(y =1(1其中, 参数 >0可控制其斜率。
这类函数具有平滑和渐进性, 并保持单调性。
设实数 (, i j R 为神经元i 和j 之间的连接权值, t (i 为神经元i 在t 时刻的激活值, 则:t (i =f( k It (k (k , i(2训练函数中, 设置训练次数:Epochs=50, 训练目标:Goa l=0. 001。