基于云模型的BP算法改进

合集下载

一种基于云模型的改进型量子遗传算法

许波彭志平余建平。，，
（．东石￣４－学院计算机科学与技术系，东茂名５５０；．南师范大学数学与计算机科学学院，１广ｋｒＳ－广２００２湖长
沙４０８）１０１
摘
要：针对量子遗传算法在函数优化中易陷入局部最优和早熟收敛等缺点，用云模型对其进行改进，用采采
ห้องสมุดไป่ตู้
Ａｂｔａｔｕｎｍｇｎｔｌｏｔｍｆｐｍｚｔｎｉｆｎｔｎｅｓｙｆｌｉｔｌａｏｔａｓｌｔｎａｄｔｅｐｅａｕｅｓｒｃ：Ｑａｔｅｅｃａｒｈｒｏｔｉｉｕｃｏａｉｌｎｏｏｌｐｉｌｏｕｏｎｈｒｍｔｒｕｉｇｉｏｉａｏｎｉｌａｓｃｍｉ
（．ｅｔｆＣｍｕｅＳｉｃ１Ｄｐ．ｏｏｐｔｃｎｅ＆Ｔｃｎｌｇｒｅｅｈｏｙ，ＧａｇｏｇＵｉｒｔｅｏｈｍｃｌＴｃｎｌ，ｏｍｉｕｎｄｎ２００，Ｃｉａ．ｏｕｎｄｎｎｖｓｙｏｔｃｅｉｅｈｏｏＭｎｎＧａｇｏｇ５５０ｅｉｆＰｒａｙｇｇｈｎ；２ＣｌｇｏｌｅｏｔｅｔｓＣｍｕｒＳｉｃ，ｕａｏｍｌＵｉｒｔ，Ｃａｇｈ１０１ｈｎ）ｅｆＭａｍａｉ＆ｏｐ￣ｃｎｅＨｎｎＮｒａｎｖｓｙｈｎｓａ４０８，Ｃｉａｈｃｅｅｉ
Ｉｒｖｄｑａｔｍｅｅｉｌｏｉｍａｅｎｃｏｄｍｏｅｈｏｙｍｐｏｅｕｎｕｇｎｔａｇｒｔｂｓｄｏｌｕｄｌｔｅｒｃｈ

基本 BP 神经网络算法改进研究

ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ・人工智能
基本ＥＩＰ神经网络算法改进研究
文／顾润龙
键词】ＢＰ神经网络算法改进
随着科学技术的飞速发展，人工神经网Ｉ得到了迅速的发展，它成为了智能领域中［要组成部分之一，现已被应用到多个领域ｔＢＰ神经网络算法模型是人工神经网络卜＿ ‘ 个典型算法，它具有较强的非线性映射ｆ，对解决一些非线性问题具有重要作用，它的网络拓扑结构较为简单，还具有较高搓精度以及较强的可操作性。
收敛速度过慢
在标准ＢＰ网络学习的过程中，其学习速：敛的速度较慢，这种情况容易导致ＢＰ算ｌ出现一个持续时间较长的输出误差平台。
不能确保收敛的最优结果
标准ＢＰ网络算法是一个针对数值优化的｝性优化问题，它不可避免的也会存在局部、值的问题。ＢＰ网络会沿着一个局部的方改善极值，然后希望使输出的误差函数、化的一组全局解，但通常得不到这一组全ｌ二是得到一个局部的极小值，不能达到使Ｉ的误差函数最小化的目的。
具有一定的不稳定性
标准的ＢＰ算法具有一定的不稳定性，这Ｐ网络与人脑的主要区别之一，ＢＰ在完练进入新的学习模式时，其训练好的连接数就会被打乱，导致训练好的记忆消失，的学习模式也会被打破，只能学习新的模而人在学习新的知识时，不会对原有记忆太大的影响，人的大脑系统是比较稳定的。

标准BP算法及改进的BP算法

自适应学习速率应用
P = -1:0.1:1 T = [-0.96 -0.577 -0.0729 0.377 0.641 0.66 [0.461 0.1336 -0.201 -0.434 -0.5 -0.393 -0.1647 0.0988 0.3072 0.396 0.3449 0.1816 -0.0312 0.2183 -0.3201 ]; [R,Q] = size(P); [S2,Q] = size(T); S1 = 5; [W1,B1] = rands(S1,R); [W2,B2] = rands(S2,S1);
10
2
Performance is 0.0199998, Goal is 0.02
10 Training-Blue Goal-Black
1
10
0
10
-1
10
-2
0
100
200
300 400 664 Epochs
500
600
采用动量法时的训练误差记录
1.3 自适应学习率调整法
在BP算法中，网络权值的调整取决于学习 BP算法中，网络权值的调整取决于学习速率和梯度。在标准BP 速率和梯度。在标准BP 算法中，学习速率是不变的。而在自适应学习率调整法中，通常学习速率的调整准则是：检查权值的修正是否真正降低了误差函数，如果确实如此，则说明所选的学习率小了，可对其增加一个量；若不是则说明产生了过调，那么就应减小学习速率的值。
标准BP算法及改进的标准BP算法及改进的BP 算法及改进的BP 算法应用
1.1 标准的BP算法标准的BP算法
BP标准的BP算法是基于梯度下降法，通过 BP标准的BP算法是基于梯度下降法，通过计算目标函数对网络权值和阈值的梯度进行修正。 X(k + 1 ) = X(k) - µ∆F( X(K) ) X(K)为由网络所有权值和阈值所形成的向 X(K)为由网络所有权值和阈值所形成的向量； µ为学习速率； ∆F( X(K) )为目标函数的梯度； )为目标函数的梯度；

利用云模型和遗传算法优化BP神经网络权值

利用云模型和遗传算法优化BP神经网络权值摘要：标准BP算法主要根据训练样本确定神经网络的权值，由于BP算法采用沿梯度下降的搜索算法，因而其结果对初始权值非常敏感，收敛速度慢，易陷入局部极小。

结合正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性，以及遗传算法的全局搜索能力，收敛速度快等特性优化神经网络的权值和阈值。

分类实验结果表明，该算法比标准BP算法收敛速度快，分类正确率高。

关键词：云模型；遗传算法；标准BP算法；神经网络0 引言BP算法(Back Propogation Algorithm)是目前应用最为广泛的神经网络学习算法，但由于BP算法采用沿梯度下降的搜索算法，因而其结果对初始权值非常敏感，不同的初始权值可能导致不同的结果以及易陷入局部极小等问题。

本文结合遗传算法的高度并行、随机、自适应的全局性概率搜索以及正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点优化神经网络的权值和阈值。

该算法中的交叉概率、变异概率由X条件云发生器产生。

1 优化原理先利用神经网络试探出最好的网络隐层结点数，再利用本文提出的算法调整网络的权值以及阈值，然后再用调整好的权值和阈值进行分类。

编码：对于包含一层隐藏层模式为m-n-l多层神经网络共有q=m*n+n*l+n+l个权值和阈值需要优化，其中m为输入层结点数，n 为隐藏层结点数，l为输出层结点数。

将这q个权值和阈值记为W=(W 1,W2,…,W q)，采用实数编码，将行向量W看作是一条染色体，而其中每个实数W i(i=1,2,…,q)是染色体的一个基因位。

选择算子：采用轮盘赌和精英保留选择策略。

每个染色体产生后代的数目正比于它的适应度值的大小，并且每一代中染色体的总数保持不变，这种方法也称为轮盘赌选择。

假设群体的大小为n，个体A i的适应度值为f(A i)，则个体A i被选择的概率P(A i)为：P(A i)=f(A i)∑ni=1f(A i)交叉算子：随机产生二串长度为q的二进制串，设有两个父代，P=(P1,P2,…,P q)以及M=(M1,M2,…,M q)，采用下面的方式得到两个子代：C=(C1,C2,…,C q) 和D=(D1,D 2,…,D q)，用其中的一个二进制串产生子代C，用另一个二进制串产生子代D。

基于云模型理论改进的贝叶斯分类算法

中图分类号：ＴＰ１８１
文献标志码：Ａ文章编号：１６７２—８５１３（２０１３）０３— ０２２６— ０４
ＩｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆＢａｙｅｓｉａｎｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌｔｈｅｏｒｙ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｃｌａｓｓｉｉｅｆｒｉｓｉｍｐｒｏｖｅｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌｔｈｅｏｒｙ，ＳＯｉｔｃａｎｄｉｓｐｏｓｅｔｈｅｆｕｚｚｙｖａｌｕｅｉｎｌａｎｇｕａｇｅ
ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｉｎｄｉｃａｔｅｔｈａｔｉｔｃａｎｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｄａｔａｍｉｎｉｎｇ；ｃｌｏｕｄｍｏｄｅｌ；ｂａｃｋｗａｒｄｃｌｏｕｄｇｅｎｅｒａｔｏｒ；Ｂａｙｅｓｉａｎｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎ
糊值，扩展了朴素贝叶斯分类器的应用范围．使用ＵＣＩ鸢尾花数据集对算法进行了实验仿真和结果分析．结果表明，改进后的分类算法在一定程度上提高了分类精度．

BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇

BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究共3篇BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究1随着工业自动化的不断推进和智能化的不断发展，控制理论和算法变得越来越重要。

PID控制算法已成为现代控制中最常用的算法之一。

然而，传统的PID控制算法在某些情况下会出现一些问题，这些问题需要新的解决方案。

因此，本文将探讨BP神经网络算法的改进及其在PID控制中的应用研究。

BP神经网络是一种前向反馈神经网络，它通过反复迭代调整参数来学习训练数据，从而实现分类和回归等任务。

BP神经网络作为一种非线性动态系统，具有自适应性、非线性和强泛化能力等特点。

在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等方面。

在控制系统中，PID控制是一种常规的线性控制技术。

然而，传统的PID控制算法存在一些问题，如难以解决非线性系统、难以控制多变量系统等。

为了解决这些问题，人们开始探索将BP神经网络用于控制系统。

BP神经网络可以通过学习训练数据来逼近未知非线性系统，从而实现对系统的控制。

在使用BP神经网络控制系统时，需要进行参数调整来保证网络的准确性和控制效果。

对于传统的BP神经网络，训练过程需要耗费大量的计算时间和计算资源。

因此，人们提出了一些改进的BP神经网络算法，如逆传播算法、快速BP算法和LM算法等。

逆传播算法是一种基于梯度下降的BP神经网络算法，该算法通过不断地调整权重和偏置来实现网络的训练。

快速BP算法是一种改进的逆传播算法，它增加了一些优化步骤，使训练过程更快速和高效。

LM算法是一种基于牛顿法的BP神经网络算法，在训练过程中可以自动调整学习率，从而提高训练的速度和准确性。

在控制系统中，BP神经网络可以用于模型预测、模型识别和模型控制等。

例如，在模型控制方面，可以使用BP神经网络来进行预测，并根据预测结果来调整控制参数，从而实现对系统的更加有效的控制。

此外，在模型识别方面，人们也可以使用BP神经网络精确地识别复杂的非线性系统，实现对系统的更加准确的控制。

基于云模型和BP神经网络的入侵检测

摘
要：云模型是进行定性定量转换的有效工具，正态云模型通过期望、和超熵构成特定结构发生器，熵
这种特定结构使得正态云模型更具有普遍适用性，更简单、接地完成了定性与定量之间的相互转换过直
程。结合ＢＰ网络局部精确搜索的特性，出一种基于云模型与Ｂ提Ｐ网络的入侵检测方法，云模型和Ｂ将Ｐ算法有机结合。通过ＫＤ９ＣＰ数据集分别进行了仿真实验对比，Ｄ９Ｕ结果表明：该方法不但收敛速度快，迭代次数较少，并且可提高入侵检测的准确率。关键词：入侵检测；云模型；Ｐ神经网络；网络安全Ｂ
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｒｓｏｅｅｔｏｎｔｉｎｄｔｃｉｎ；ｃｏｄｍｏｌＢＰｅｒｌｎｔｒｓ；ｎｅｗｏｋｓｃｒｔｕｌｕｄｅ；ｎｕａｅｗｏｋｔｒｅｕｙｉ
０引言
影响到网络的收敛速度，且，能对最终网络的性能有很而可
中图分类号：Ｔ３３Ｐ９文献标识码：Ａ文章编号：１０－７７２１）１０１－３００９８（０１０－１６－０
ＩｒｓｏｅｅｔｏａｅｎｃｏｄｍｏｅｎｎｔｕｉｎｄｔｃｉｎｂｓｄｏｌｕｄｌａｄＢＰｅａｅｗｏｋｎｕｒｌｎｔｒｓ
１６１
传感器与微系统（ｒｎｄｃｒｎｃｏｙｔｅｈｏｇｅ）ＴａｓｕｅｄＭｉｓｓｍＴｃｎｌｉｓａｒｅｏ
２１０１年第３Ｏ卷第１期

云模型及应用综述

摘要：云模型对于日常生活中的不确定性概念有很好的表达能力。在简要介绍云模型基本理论的基础上，对云模型的 3 个数字特征和云发生器进行了研究，并对目前云模型应用活跃的几个领域进行了探讨，分析它在这些应用中的方法和优势以及不足，着重对云模型在预测领域的应用方法步骤进行了概括和提炼。分析了它在各领域今后的研究方向和重点，最后对其发展前景进行了展望。关键词：云模型; 应用; 数字特征; 不确定性; 模糊性中图法分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：1000-7024 (2011) 12-4198-04
叶琼，李绍稳，张友华，等：云模型及应用综述
2011, Vol. 32, No.12 4199
1
0.9
0.8
0.7 3En
0.6
0.5
0.4
He
0.3
0.2
0.1
Ex
0 5 10 15 20 25 30 35
图 1 云的数字特征
点，即它永远都隶属于这个定性概念。反映在云形上就是云的“最高点”，即隶属度为 1 的点。
1.3 正态云模型
正态云是最重要的云模型。正态云的理论是建立在正态
分布的普遍性与正态隶属函数的普遍性的基础上的，它期望
曲线是一个正态型曲线，定义 = exp [
2/2 ( )2]为正态
云( , )的期望曲线。 [2]
drop , = 1,2,3…
CG
图 3 一维正向云发生器
逆向云发生器是正向云发生器的逆过程，它输入符合某一种分布的云滴，输出该云模型作对应的 3 个数字特征 (Ex,, En,,He)，其原理如图 4 所示。

BP神经网络局限性及其改进的研究

J1 S H ANX I AGR IC1 UN IV1 ( N at u r al S ci ence E d i t i o n)学报(自然科学版) 2009 ,29 (1) 002481B P 神经网络局限性及其改进的研究余本国( 中北大学理学院, 山西太原030051)摘要: 针对神经网络的发展状况, 利用概率及其它数学的方法, 对神经网络中B P 算法进行了分析, 对B P 算法的学习速度慢、容错能力差、算法不完备等缺点进行了讨论, 得出B P 神经网络的这些局限性均是B P 算法本身固有的。

在此基础上提出新的算法T F P , 并讨论了网络假吸引中心的问题, 在网络性能上, 对保持知识的稳定性也作了探讨。

关键词: B P网络; 局部极小点; 梯度下降法中图分类号: T P183 文献标识码: A 文章编号: 167128151 (2009) 0120089205Discussion on the L i mitation an d Improvem ent of BP N eural Net w orkY U B e n2guo( De p a r t m e n t o f A p p l i e d M at h e m at i cs , N o rt h U n i v e r si t y o f Chi n a , T a i y u a n S ha n x i 030051 , Chi n a)Abstract : U sing p ro babilit y and o t her mat hematical met ho d , t h e B P neural net wo r k al g o rit hm wa s a nalyzed. The d e2f ect s such a s slo w lear ning , wo r se f a ult2to lerant cap a bilit y a nd no np e rf ect of alg o rith m B P alg o rit h m were di s cussed.The se limit at io n s a re inherent of B P alg o rit hm it self . O n t he ba si s of t he di scussio n , new T F P alg o rit h m wa s sugg e s2 ted. The p ro bler m s of sp urio us at t ractive cent re in t he net wo r k a nd maint ina nce of t he k no wledge st a bilit y in t h e net2 wo r k p e rfo r m a n ce were al so di s cus sed.K ey words : B P Neural Net w o r k ; Pa r tial mi n imum point ; G radient drop law1982 年Hopf iel d 发表关于自反馈神经网络的文章[ 1 ] 以及Rumel ha r t 等人发表专著PD P 以来, 在世界范围内掀起了研究神经网络的热潮。

BP网络的改进算法简介

人工神经网络(Artificial Neural Network ,ANN) ,自从20 世纪50 年代Rosenblatt首次将单层感知器应用于模式分类学习以来,已经有了几十年的研究历史. 但是由于Minsky 和Papert 指出单层系统的局限性,并表达了对多层系统的悲观看法,在20 世纪70 年代对ANN 的研究兴趣减弱. 直至80 年代中期Rumelhart 等重新阐述了反传训练方法,使得在ANN领域的理论和应用研究开始在世界范围内重新兴起.ANN 是一种按照人脑的组织和活动原理而构造的一种数据驱动型非线性映射模型,它具有并行处理、自适应自组织、联想记忆、容错鲁棒以及逼近任意非线性等特性,在预测评估、模式识别、信号处理、组合优化及知识工程等领域具有广泛的应用. 近年来,已有多种ANN 模型被提出并得以深入研究. 其中,80 %～90 %的人工神经网络模型是采用前馈反向传播网络(Back Propagation Net Work 简称BP 网络) 或它的改进形式,它是前向网络的核心部分,体现了网络最精华的部分.标准的BP 网络是根据Widrow - Hoff 规则,采用梯度下降算法,在非线性多层网络中,反向传播计算梯度. 但BP 网络存在自身的限制与不足,如需要较长的训练时间、会收敛于局部极小值等,使得BP 算法在实际应用中不是处处能胜任.因此近十几年来,许多研究人员对其做了深入的研究,提出了许多改进的算法,如使用动量项的加快离线训练速度的方法、归一化权值更新技术方法、快速传播算法、δ-δ方法、扩展卡尔曼滤波法、二阶优化以及最优滤波法等.BP网络的改进算法大体上分为两类,一类是采用启发式技术,如附加动量法、自适应学习速率法、RPROP 方法；另一类是采用数字优化技术,如共轭梯度法、拟牛顿法、Levenberg - Marquardt 方法.附加动量法使BP 神经网络在修正其权重和阈值时,不仅考虑误差在梯度上的作用,而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响,它允许忽略网络上的微小变化特性. 该方法是在反向传播法的基础上,在每一个权重和阈值的变化上加上一项正比于前次权重和阈值变化量的值,并根据反向传播法来产生新的权重和阈值的变化,带有附加动量因子的权重和阈值(X) 调节公式为:（1）其中k 为训练次数, mc 为动量因子,一般取0. 95 左右, lr 为学习速率,是常数, E 为误差函数.这种方法所加入的动量项实质上相当于阻尼项,它减小了学习过程的振荡趋势, 从而改善了收敛性,找到更优的解. 但是这种方法的缺点也是明显的,参数的选取只能通过实验来确定, 而且它的学习速度还不能满足实时的工作需要.2．自适应学习速率法自适应调整学习速率有利于缩短学习时间. 标准B P算法收敛速度慢的重要原因是学习速率选择不当. 学习速率选得太小,收敛太慢;学习速率选取得太大,则有可能修正过头,导致发散. 因此出现了自适应调整的改进算法,其权重和阈值(X)见公式（2）（3）其中, lr 为学习速率,是变量,而公式(1) 中lr 是常数.通常调节学习速率lr 的准则是:检查权重的修正值是否真正降低了误差函数, 如果确实如此, 则说明所选取的学习速率值小了,可以对其增加一个量;若不是这样,而产生了过调,那么就应减小学习速率的值.3．弹性BP(Resilient Back propagation ,RPROP) 方法一般来说,BP 网络的隐含层激活函数采用S形的(Sigmoid) 函数. Sigmoid 函数用于将神经元的输入范围( - ∞, + ∞) 映射到(0 ,1) ,当输入变量很时,Sigmoid 函数的斜率将接近于0. 这可能导致在利用Sigmoid 函数训练BP 网络中梯度下降的问题,由于即使梯度有很小的变化,也会引起权重和阈值的微小变化,使权重和阈值远离最乐观的值.有鉴于此,1993 年德国Martin Riedmiller 和Heinrich Braun 在他们的论文中提出有弹性的BP(Resilient Backpropagation) 方法.这种方法的原理是打算消除偏导数的大小有害的影响权步,因此,唯有导数的符号被认为表示权更新的方向,而导数的大小对权更新没有影响. 权改变的大小仅仅由权专门的“更新t 时刻.对每个权重和阈值的更新值得到修改,权更新本身遵循一个很简单的规则:如果导数是正(增加误差) ,这个权重和阈值由它的更新值降低,如果导数是负,更新值提高:见公式（5）RPROP 的基本原理是权重和阈值更新值的直接修改,它和以学习速率为基础的算法相反(正如梯度下降一样) . RPROP 引入Resilient (有弹性的)更新值的概念直接地修改权步的大小. 因此, 修改结果不会被不可预见的梯度性能变模糊. 由于学习规律的清楚和简单, 和最初的反传算法比较, 在计算上仅有少量的耗费. 除了快速外, RPROP 的主要优点之一在于对许多问题一点也不需要参数的选择以得到最优或者至少接近最优收敛时间.4．共轭梯度法当使用共轭梯度向量来确定共轭方向时,称此算法为共轭梯度法. 1990 J .Leonard 和M. A.Kramer将共轭梯度法和行搜索策略结合在一起. 在共轭梯度法中,沿着共轭方向进行行搜索,收敛速度将比一般的梯度下降法要快得多. 在一般的训练算法中,是利用学习速率决定权重和阈值更新的步长,而在多数共轭梯度算法中权值步长各自反复地调整,沿着共轭梯度用行搜索来决定权值步长以减少在行中的完成功能. 共轭梯度法可以不必计算或存储二阶导数信息就具有二阶方法的功能,它与拟牛顿法相比,它的计算代价很低,因此在较大规模问题中十分有用.这里只介绍四种共轭梯度算法:Fletcher - Reeves、Polak - Ribiere 、Pwell - Beale以及Scaled Conjugate Gradient (SCG) 算法.4.1 Fletcher - Reeves 共轭梯度法所有的共轭梯度算法的搜索方向P0 是从最陡下降方向g0 (梯度的负方向) 开始搜索:见公式（6）然后利用行搜索沿着当前搜索方向决定权重和阈值( X) :见公式（7）其中P 为搜索方向,参数α用来减少搜索方向的梯度. 接着,决定下一行搜索方向与以前的搜索方向是共轭的. 决定新的搜索方向的一般方法是把新的最陡下降方向g 与以前的搜索方向结合起来:见公式（8）4.2 ～4.4。

标准BP算法及改进的BP算法标BP算法及改进的BP算法应用

[R,Q] = size(P); [S2,Q] = size(T); S1 = 5; [W1,B1] = rands(S1,R); [W2,B2] = rands(S2,S1);
net = newcf( minmax(P), [5,1], {'tansig','purelin'},'traingd' ); net.trainParam.epochs = 7000; net.performFcn = 'sse'; net.trainParam.goal = 0.02; [net,tr] = train(net,P,T); Y = sim(net,P); plot(P,T,P,Y,’o’)
10
0
10
-1
10
-2
0
1000
2000
3000 4000 7366 Epochs
5000
6000
7000
训练结束后的网络误差记录
1.2 附加动量法
附加动量法使网络在修正权值时不仅考虑误差在梯度上的作用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响； X( K+1 ) = Mc( X(K) – X(K – 1) ) – (1 Mc)µΔF(X(K)) 式中0 <= Mc <= 1 为动量因子；附加动量法的实质是将最后一次权值变化的影响通过一个动量因子来传递。
X(k + 1 ) = X(k) - µ(K)ΔF( X(K) ) 通过调整学习率µ(K)，从而可得到比标准的 BP算法更快的收敛速度。因此，将附加动量法和自适应学习率调整法两种策略结合起来，既可有效地抑制网络陷入局部极小，又有利于缩短学习时间。但上述两种改进方法都是在标准梯度下降法基础上发展起来的，它们只利用了目标函数对网络权值和阈值的一阶导数信息。因此，当用于较复杂的问题时，也还存在收敛速度不够快的问题。

基于云自适应遗传算法的改进BP算法

ｐｏａｉｔｎｔｔｎｐｏａｉｔｅｇｎｒｔｄｂｃｎｉｏａｌｕｅｅａｏ．ＴｈｅｕｔｅｅｐｒｎｈｗａｒｂｂｌｙａｄｍｕａｉｒｂｌｙａｅｅａｅｙＸ－ｏｄｔｎｃｏｄｇｎｒｔｒｉｏｂｉｒｉｌｅｒｓｌｏｔｘｅｍｅｔｏｔｔｓｆｈｉｓｈ
ｇｎｔｇｒｈｄｓｔｅｗｉｈｓａｄｔｒｓｏａｅｅｎｕａｎｔｏｋｈｍｒｅｅ－ｄｐｉｒｓｖｒｅｅｃａｏｔｍｔａｊｔｈｅｔｎｈｅｈｌｖｕｓｏｔｅｒｅｗｒ．Ｔｅｉｐｏｄｓｌａａｔｅｃｏｓｅｉｌｉｏｕｇｄｌｆｈｌｖｆｖｏ
Ｖ０．ＯＮｏ４１３．Ｄｅ．０１ｃ２１
基于云自适应遗传算法的改进ＢＰ算法
吴立锋，程林辉
（中南民族大学计算机科学学院，武汉４０７）３０４
摘
要
针对标准ＢＰ算法对初始权值敏感、收敛速度慢、陷入局部极小等问题，易结合正态云模型云滴的随机性
第３Ｏ卷第４期２１０１年１２月
ห้องสมุดไป่ตู้
中南民族大学学报（自然科学版）
Ｊｕａｏｏｔ— ｅｔｌｎｖｒｉｒａｉｎｉｅ（ａ．ｃ．ｄｔｎｏｒｌｆｕｈＣｎｒｉｅｓｙｆｔａｔｓＮｔＳｉＥｉｏ）ｎＳａＵｔｏＮｏｌｉｉ
关键词
云模型；算法；自遗传云适应遗传Ｂ算法；网络Ｐ神经

BP神经网络学习率参数改进方法

BP神经网络学习率参数改进方法BP神经网络是一种常用的神经网络模型，通过反向传播算法进行训练，通过调整权重和偏置来逼近目标函数的最小值。

学习率是BP神经网络中的重要参数之一，它决定了权重和偏置的更新步长，直接影响训练的速度和收敛性。

因此，如何选择和调整学习率是训练BP神经网络的关键问题之一、本文将介绍几种改进BP神经网络学习率参数的方法。

一、动态学习率调整方法传统的BP神经网络中，学习率是一个固定的常数，在训练过程中不发生变化。

然而，在实际应用中，固定学习率可能会导致训练过程中出现震荡、收敛速度太慢等问题。

因此，可以采用一些动态学习率调整方法来改进BP神经网络的学习率参数。

1.指数衰减学习率指数衰减学习率是一种简单而有效的动态学习率调整方法。

在该方法中，学习率按照指数函数衰减，随着训练的进行逐渐降低。

公式如下：learning_rate = initial_learning_rate * decay_rate ^ (global_step / decay_steps)其中，initial_learning_rate表示初始学习率，decay_rate是衰减率，global_step表示当前迭代次数，decay_steps表示每经过多少个迭代衰减一次学习率。

2. AdaGrad算法AdaGrad是一种自适应学习率调整方法，其基本思想是根据权重参数的更新情况来调整学习率大小。

具体地，对于每一个参数，AdaGrad会维护一个累积平方梯度的历史信息，并根据这个历史信息来动态调整学习率。

这样可以使得在训练的早期阶段，学习率较大，能够更快地收敛；而在训练的后期阶段，学习率会逐渐减小，避免震荡和过拟合。

3. RMSprop算法RMSprop是对AdaGrad算法的改进，主要是为了解决其累积平方梯度过于保守的问题。

具体地，RMSprop引入了一个衰减系数（decay_rate），用来控制历史信息对学习率的影响。

反向传播神经网络算法的改进与优化研究

反向传播神经网络算法的改进与优化研究反向传播神经网络（Backpropagation Neural Network，BPN）是一种基于梯度下降算法的神经网络模型，被广泛应用于机器学习、数据挖掘和模式识别等领域。

但是，随着数据量和模型复杂度的增加，BPN算法面临着训练速度慢、过拟合、梯度消失等问题。

因此，对BPN算法的改进和优化一直是研究的热点之一。

本文将从三个方面探讨BPN算法的改进和优化，分别是：优化算法、正则化技术和网络结构设计。

一、优化算法1.1. 随机梯度下降算法BPN算法的核心是梯度下降算法，它的基本思想是通过求解代价函数的导数来更新网络参数。

但是，普通的梯度下降算法存在两个问题：一是训练速度缓慢，因为每次更新参数需要遍历整个数据集；二是容易陷入局部最优解。

随机梯度下降算法可以有效地解决这两个问题。

它的基本思想是每次随机选取一个样本更新参数。

这样做的好处是可以加速训练速度，同时也可以跳出局部最优解的限制。

但是，随机梯度下降算法存在一个缺点，就是很难收敛到全局最优解。

因此，通常需要将随机梯度下降算法和其他优化算法结合起来使用。

1.2. 自适应学习率算法在梯度下降算法中，学习率（learning rate）是一个重要的超参数，它控制着每次参数更新的步长。

如果学习率过大，会导致梯度震荡，无法收敛；如果学习率过小，会导致训练速度慢。

因此，如何选取合适的学习率一直是一个难题。

自适应学习率算法可以有效地解决这个问题。

它的基本思想是根据梯度的大小自适应地调整学习率。

具体来说，如果梯度较小，就可以适当增大学习率，加快参数更新的速度；如果梯度较大，就可以适当减小学习率，避免震荡。

常见的自适应学习率算法有Adadelta、Adagrad和Adam等。

二、正则化技术正则化技术是一种有效的防止过拟合的方法，它的基本思想是通过对参数进行约束来控制模型的复杂度，从而防止模型过于复杂而无法泛化。

常见的正则化技术有L1正则化、L2正则化和Dropout等。

基于改进BP神经网络PID控制器温室温湿度控制研究

来具有强全局搜素能力的搜索算法［6］，该算法的中
传统的 BP 神经网络 PID 控制器是由 BP 神经
汰遗传机制），该算法是通过三个基本遗传算子进
网络结构和常规的 PID 控制器两部分组成。图 1 所
示为神经网络结构模型。
心思想围绕着生物界进化规律（适者生存，优胜劣
［7~10］
行基本操作（选择、交叉、变异）
xi2 ，…，xiD ）T ；第 i 个粒子的速度 V i =（ V i1V i2
V iD ）T ；个体极值 P i =（ P i1 ，P i2 ，…，P iD ）T；全局极
值 P g =（ P g1P g2P gD ）T。
具体采用粒子群优化算法迭代过程如粒子群
算法流程图 3 所示。
gent gateway as the control core of the whole control system. The weather station composed of BME280 temperature and humidity
sensor searches for temperature information such as temperature and humidity inside and outside the greenhouse，and transmits it to
Vol. 49 No. 5
908
总第 379 期
计算机与数字工程
Computer & Digital Engineering
第 495 卷
2021 年第
期
基于改进 BP 神经网络 PID 控制器温室温湿度控制
研究
∗

BP神经网络的滤波算法改进

BP神经网络的滤波算法改进BP神经网络的滤波算法改进滤波是信号处理中常用的技术，用于去除噪声或不需要的频率成分。

BP神经网络作为一种强大的模型，可以用于滤波任务。

在本文中，我将介绍如何使用BP神经网络进行滤波，并提出一种改进的算法。

步骤1：收集和准备数据首先，我们需要收集一些包含噪声的信号数据，并根据需要附上相应的目标输出。

这些数据可以是实际采集的传感器数据，例如音频、图像或其他类型的信号。

接下来，我们需要对数据进行预处理，包括归一化、去噪和划分训练集与测试集等。

步骤2：构建BP神经网络接下来，我们需要构建一个BP神经网络来进行滤波任务。

BP神经网络是一种有监督学习算法，它由输入层、隐藏层和输出层组成。

输入层接收预处理后的信号数据，输出层生成滤波后的信号预测，而隐藏层则起到中间处理的作用。

步骤3：设置BP神经网络的参数在构建BP神经网络之前，我们需要设置一些关键参数，包括隐藏层数、每个隐藏层的神经元数量和学习率等。

这些参数的选择对网络性能至关重要，需要进行实验和调整。

步骤4：训练BP神经网络一旦网络参数设置完毕，我们就可以开始训练BP神经网络了。

训练过程通常使用梯度下降法来最小化网络的误差。

对于滤波任务，误差可以使用均方根误差（RMSE）或其他适当的度量方式来衡量。

步骤5：验证网络性能训练完成后，我们需要验证网络的性能。

这可以通过使用测试集数据进行预测并计算误差来完成。

如果网络的预测结果与目标输出相比较接近，那么我们可以认为网络的滤波效果是良好的。

步骤6：优化BP神经网络如果网络的性能不如预期，我们可以考虑优化BP神经网络。

一种改进的方法是引入正则化技术，如L1或L2正则化，以减少过拟合的发生。

另一种方法是调整网络的结构和参数，例如增加隐藏层数或调整学习率。

步骤7：应用滤波算法一旦网络已经优化并通过验证，我们就可以将其应用于实际的滤波任务中了。

通过将新的输入信号传入网络，我们可以得到滤波后的输出结果，从而去除噪声或其他不需要的频率成分。