分组合作多智能体算法优化BP神经网络的权值以及阈值

合集下载

基于主成分分析的GA—BP模型的供应链合作伙伴评价

基于主成分分析的GA—BP模型的供应链合作伙伴评价针对供应链合作伙伴评价指标多、指标之间存在信息重叠问题，以及BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点，本文提出一种由主成分分析、遗传算法优化BP神经网络而构成的评价模型。

以企业E为实例，设计以主成分分析挑选评分首要影响指标，遗传算法优化BP网络连接权值和阈值的评价模型，评分与BP神经网络评价模型评分结果做比较。

结果表明，改进模型的评分值与企业E的实际专家打分吻合良好且训练速度更快、预测精度更高，可作为合作伙伴评价的一种有效方法。

标签：主成分分析；遗传算法；BP神经网络；合作伙伴评价一、基于PCA优化的GA-BP神经网络算法1.主成分分析主成分分析是应用降维的思维，把多指标转化为少数几个综合指标，这些综合指标彼此互不相关且能尽量完全地保存原始指标的信息。

主成分分析计算步骤如下：（1）求解数据的相关矩阵。

（2）计算相关系数矩阵的特征值，按大小顺序对其排列，然后分别求出对应特征值的特征向量，p为矩阵阶数。

（3）计算主成分贡献率、累积贡献率。

贡献率为：累计贡献率为：选取特征值大于1，累积贡献率大于60%的因子作为主成分。

2.遗传算法遗传算法模仿生物世界中“自然选择和适者生存”的演化原理。

问题参数被编码为染色体，并且诸如选择，交叉和突变等操作以迭代方式用于在群体中交换染色体上的信息。

最后生成符合优化目标的染色体。

遗传算法的基本步骤如下：（1）编码。

遗传算法将求解空间的解数据表示为搜索前的遗传空间的基因型串结构数据。

这些字符串结构数据的不同组合构成了不同的点；（2）初始群体的生成。

N个初始字符串结构数据随机生成，每个字符串结构数据称为个体，N个个体形成一个组。

代码长度S和输入层数R，隐藏层数S1，输出层数S2。

S=R*S_1+S_1*S_2+S_1+S_2；（3）适应度的评估。

适应度函数使用排序适应度分配函数：FitnV=ranking（obj），其中obj为目标函数的输出；（4）选择。

用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络

% 计算误差平方和
SE=sumsqr(T(i)-A2);
sum=sum+SE;
end
eval=10/sum; % 遗传算法的适应值
>>file:bpinit.m
% 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
end
end
% 接着的S1*S2个编码（即第R*S1个后的编码）为W2
for i=1:S2
for k=1:S1,
W2(i,k)=x(S1*(i-1)+k+R*S1);
end
end
% 接着的S1个编码（即第R*S1+S1*S2个后的编码）为B1
[P,T,R,S1,S2,S]=bpinit;
numv=size(sol,2)-1;
x=sol(1:numv);
eval=f(x);
>>file:f.m
function [eval]=f(sol)
numv=size(sol,2);
% tic,
% % BP网络初始化
% [P,T,R,S1,S2,S]=bpinit;
% bounds=ones(S,1)*[0.1 0.9];
% % 初始种群个数
% num=60;
% pop=initializega(num,bounds,'fitness');
B2(i,1)=x((R*S1+S1*S2+S1)+i);
end
% 计算S1与S2层的输出
for i=1:100
x1=W1*P(i)+B1;

基于差分进化的BP神经网络在纱线质量预测中的应用

｛１Ｗ１Biblioteka ，Ｗｌ２，
…
Ｗｍｎ
，
１，ｙ
２，ｙ
…
，
ｙ
ｚ２ … １
｝．
令Ｒ（）＝（ｔ，ｔ，，ｔ）其中Ｒ（）为第ｔ种群中第ｉ个体，ｔ＝ｔＲ（）Ｒ（） … Ｒ（），ｔ代个Ｒ（）
，
２，ｙ
…
ｎ
，
】
（）隐含层的阈值矩阵Ｚ：３
Ｚ＝［１２ …
ＴＺｌ
ｎ
．
（）输出层阈值为．４
图１单隐含层ＢＰ神经网络模型
Ｆｉ１Ｔｈｅｍｏｌｏｉｇｌｄｄｅｌｅｇ．ｄｅｆｓｎｅｈｉｎａｙｒＢＰｕｒｌｎｅｗｏｋｎｅａｔｒ
１基于差分进化的ＢＰ神经网络训练算法
１１Ｂ．Ｐ神经网络模型
ＢＰ神经网络属于前馈型神经网络，有输入层、具隐含层和输出层．据Ｂ根Ｐ神经网络的设计网络，般一
的预测问题都可以通过单隐含层ＢＰ神经网络实现图１为单隐含层Ｂ加，Ｐ神经网络模型，输入层包含ｍ其个结点，含层包含个结点，出层为１结点．隐输个（）输人层到隐含层的权值矩阵ｗ：１
值的选择、收敛速度缓慢且容易陷入局部最优．差分进化算法（ｉｅｎａＥｏｔｎＤ）Ｄｆｒｔｌｖｌｉ，Ｅ是一种基于群体ｆｅｉｕｏ

BP神经网络的基本原理_一看就懂

BP神经网络的基本原理_一看就懂BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是一种常用的人工神经网络模型，用于解决分类、回归和模式识别问题。

它的基本原理是通过反向传播算法来训练和调整网络中的权重和偏置，以使网络能够逐渐逼近目标输出。

1.前向传播：在训练之前，需要对网络进行初始化，包括随机初始化权重和偏置。

输入数据通过输入层传递到隐藏层，在隐藏层中进行线性加权和非线性激活运算，然后传递给输出层。

线性加权运算指的是将输入数据与对应的权重相乘，然后将结果进行求和。

非线性激活指的是对线性加权和的结果应用一个激活函数，常见的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数等。

激活函数的作用是将线性运算的结果映射到一个非线性的范围内，增加模型的非线性表达能力。

2.计算损失：将网络输出的结果与真实值进行比较，计算损失函数。

常用的损失函数有均方误差（Mean Squared Error）和交叉熵（Cross Entropy）等，用于衡量模型的输出与真实值之间的差异程度。

3.反向传播：通过反向传播算法，将损失函数的梯度从输出层传播回隐藏层和输入层，以便调整网络的权重和偏置。

反向传播算法的核心思想是使用链式法则。

首先计算输出层的梯度，即损失函数对输出层输出的导数。

然后将该梯度传递回隐藏层，更新隐藏层的权重和偏置。

接着继续向输入层传播，直到更新输入层的权重和偏置。

在传播过程中，需要选择一个优化算法来更新网络参数，常用的优化算法有梯度下降（Gradient Descent）和随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）等。

4.权重和偏置更新：根据反向传播计算得到的梯度，使用优化算法更新网络中的权重和偏置，逐步减小损失函数的值。

权重的更新通常按照以下公式进行：新权重=旧权重-学习率×梯度其中，学习率是一个超参数，控制更新的步长大小。

梯度是损失函数对权重的导数，表示了损失函数关于权重的变化率。

BP神经网络算法

BP神经网络算法
1
目
录
一、BP神经网络算法概述
二、BP神经网络算法原理
三、BP神经网络算法特点及改进
2
一．BP神经网络算法概述
BP神经网络（Back-Propagation Neural Network），即误差
后向传播神经网络，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网
络，是目前应用最广泛的网络模型之一。
11
二．BP神经网络算法原理
图5 Tan-Sigmoid函数在（-4,4）范围内的函数曲线
12
二．BP神经网络算法原理
激活函数性质：
① 非线性
② 可导性：神经网络的优化是基于梯度的，求解梯度需要确保函
数可导。
③ 单调性：激活函数是单调的，否则不能保证神经网络抽象的优
化问题转化为凸优化问题。
④ 输出范围有限：激活函数的输出值范围有限时，基于梯度的方

= 1 ෍
=1
7
,
= 1,2,3 … , q
二．BP神经网络算法原理
输出层节点的输出为：

j = 2 ෍ ,
= 1,2,3. . . ,
=1
至此，BP网络完成了n维空间向量对m维空间的近似映射。
图2 三层神经网络的拓扑结构
8
二．BP神经网络算法原理
BP神经网络是多层前馈型神经网络中的一种，属于人工神经网
络的一类，理论可以对任何一种非线性输入输出关系进行模仿，因
此被广泛应用在分类识别（ classification ）、回归
（regression）、压缩（compression）、逼近（fitting）等领域。
在工程应用中，大约80%的神经网络模型都选择采用BP神经网

bp神经网络的学习规则

bp神经网络的学习规则BP神经网络的学习规则是指BP神经网络的学习原理，它主要有以下几点：1. 反向传播（Backpropagation）：BP神经网络中提出的一种训练算法，使用这种算法，从网络输出端反向传播，调整权值参数，以期令训练样本的偏差减小。

2. 误差反向传播（error-backpropagation）：又称BP算法，它采用动态调整参数的梯度下降方法，就是利用反向传播误差来更新网络参数，使网络能够自动调节自己，从而使网络误差最小化。

3. 权值加权法（weighted-sum-rule）：这是BP神经网络中的一种常用的学习规则，它根据每个输入单元对输出单元影响的程度，调整神经元的权值参数，以达到最佳的输出结果。

4. 插值法（Interpolation-rule）：这是BP神经网络中比较容易理解的一种学习规则，它将输入空间映射到输出空间，实现对输出样本的分类或回归。

5. 迭代算法（iterative-rule）：它是BP神经网络中最重要的学习规则，它使BP神经网络能够不断改善自身，并自动搜索出最优解。

6. 随机搜索技术（random-search-technology）：它是BP神经网络中的一种学习规则，它使BP神经网络能够在训练集中的数据空间中的搜索优化方法，以寻求最佳权值解。

7. 动态结构调整机制（Dynamic-structural-adjustment）：这是一种BP 神经网络中的进阶学习规则，它可以根据实际需求调整网络结构以及网络参数，以达到最佳的性能。

以上就是BP神经网络的学习规则，它们都是综合能力强的机器学习算法。

BP神经网络可以实现自适应训练、增量学习和自我学习，是一种有效的智能学习算法，可以实现深度学习与人工智能应用，为人类的发展带来重要的科技创新。

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。

基于GRA-PCA-GA-BP网络模型的铁路货运量预测分析

基于GRA-PCA-GA-BP网络模型的铁路货运量预测分析侯维磊;刘力军;崔晶娜【摘要】科学预测铁路货运量能够为我国铁路政策的制定、铁路货运相关规划的出台提供决策支持,对促进我国铁路货运向现代物流转型具有重要意义.为保证铁路货运量预测精度,在数据样本较少且数据波动较大时,提出基于GRA PCA-GA BP网络模型进行铁路货运量预测的方法.利用灰色关联分析和主成分分析对影响铁路货运量的输入指标进行预处理,再利用遗传算法优化取得BP神经网络的权值和阀值,进而求得更为准确的铁路货运量预测值.通过实例分析验证,GRA PCA GA BP网络模型有效、可靠,具有较高的预测精度.【期刊名称】《铁道货运》【年(卷),期】2017(000)001【总页数】5页(P54-58)【关键词】铁路货运量;预测;灰色关联分析;主成分分析;遗传算法;BP神经网络【作者】侯维磊;刘力军;崔晶娜【作者单位】石家庄铁道大学经济管理学院,河北石家庄050043;河北经贸大学管理科学与工程学院,河北石家庄050061;中海油销售河北有限公司开发工程部,河北石家庄050000【正文语种】中文【中图分类】U294.1+3铁路货运量预测可以为国家或地区的交通、物流、经济等发展规划提供参考，货运量预测结果的科学、合理、有效性对于决策者的决策具有重要影响。

目前关于货运量预测的研究成果较为丰富，王治[1]将支持向量机和遗传算法结合预测铁路货运量；耿立艳等[2]利用灰色关联分析和最小二乘法支持向量机 (LSSVM)结合的方法对铁路货运量进行预测；李萍[3]在灰色关联分析的基础上采用 GA-BP 模型预测铁路货运量；王栋等[4]采用灰色关联分析和 BP 网络结合的方法进行预测铁路货运量；李瑞等[5]运用灰色关联度法对铁路货运量的关键影响因素进行研究。

这些研究成果对铁路货运量预测的科学研究具有重要意义，但均存在数据样本较少、数据波动较大、噪声较多，致使预测误差较大等问题。

PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用

PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用1. 引言股票市场一直以来都是经济领域中研究的热点之一。

股票预测技术的准确性对于投资者和金融机构来说都具有重要意义。

然而，由于股票市场具有高度复杂性和不确定性，对股票价格的准确预测一直以来都是一个具有挑战性的问题。

为了应对这个问题，研究者们提出了许多股票预测模型，其中PSO-BP神经网络模型成为了一种备受关注的方法。

2. PSO-BP神经网络模型2.1 神经网络模型神经网络模型是一种仿造人类神经系统的计算模型。

它由大量的人工神经元之间通过连接强度相互作用的网络组成。

神经网络模型包含输入层、隐层和输出层，其中输入层接收外部数据，输出层给出预测结果，隐层则进行信息的处理和传递。

BP（Back Propagation）算法是一种常用的神经网络训练算法，它通过梯度下降法调整神经元之间的连接权值，使得神经网络能够对给定输入数据提供期望输出。

2.2 粒子群优化算法粒子群优化（Particle Swarm Optimization，PSO）算法是一种模拟鸟群行为的群体智能算法。

它通过模拟鸟群的协作与竞争，寻找最优解。

在PSO算法中，每个粒子代表一个解，在搜索空间中进行移动，每个粒子的移动受到个体历史最优解和群体全局最优解的影响。

通过不断迭代和更新，PSO算法能够逐渐找到最优解。

2.3 PSO-BP神经网络模型PSO-BP神经网络模型将PSO算法与BP算法相结合，以改善传统BP神经网络模型在局部最优解问题上的表现。

在PSO-BP模型中，每个粒子代表一组权值和阈值，每个粒子的位置和速度分别对应神经网络中的连接权值和阈值。

通过PSO算法的迭代和更新，可以在神经网络模型中找到最优的权值集合，从而提高预测准确性。

3. PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用3.1 数据预处理在使用PSO-BP神经网络模型进行股票预测之前，首先需要进行数据的预处理。

BP神经网络的基本原理_一看就懂

BP神经网络的基本原理_一看就懂BP神经网络（Back propagation neural network）是一种常用的人工神经网络模型，也是一种有监督的学习算法。

它基于错误的反向传播来调整网络权重，以逐渐减小输出误差，从而实现对模型的训练和优化。

1.初始化网络参数首先，需要设置网络的结构和连接权重。

BP神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成。

每个神经元与上下层之间的节点通过连接权重相互连接。

2.传递信号3.计算误差实际输出值与期望输出值之间存在误差。

BP神经网络通过计算误差来评估模型的性能。

常用的误差计算方法是均方误差（Mean Squared Error，MSE），即将输出误差的平方求和后取平均。

4.反向传播误差通过误差反向传播算法，将误差从输出层向隐藏层传播，并根据误差调整连接权重。

具体来说，根据误差对权重的偏导数进行计算，然后通过梯度下降法来更新权重值。

5.权重更新在反向传播过程中，通过梯度下降法来更新权重值，以最小化误差。

梯度下降法的基本思想是沿着误差曲面的负梯度方向逐步调整权重值，使误差不断减小。

6.迭代训练重复上述步骤，反复迭代更新权重值，直到达到一定的停止条件，如达到预设的训练轮数、误差小于一些阈值等。

迭代训练的目的是不断优化模型，使其能够更好地拟合训练数据。

7.模型应用经过训练后的BP神经网络可以应用于新数据的预测和分类。

将新的输入数据经过前向传播，可以得到相应的输出结果。

需要注意的是，BP神经网络对于大规模、复杂的问题，容易陷入局部最优解，并且容易出现过拟合的情况。

针对这些问题，可以采用各种改进的方法，如加入正则化项、使用更复杂的网络结构等。

综上所述，BP神经网络通过前向传播和反向传播的方式，不断调整权重值来最小化误差，实现对模型的训练和优化。

它是一种灵活、强大的机器学习算法，具有广泛的应用领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等。

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。

人工智能实验报告-BP神经网络算法的简单实现

⼈⼯智能实验报告-BP神经⽹络算法的简单实现⼈⼯神经⽹络是⼀种模仿⼈脑结构及其功能的信息处理系统，能提⾼⼈们对信息处理的智能化⽔平。

它是⼀门新兴的边缘和交叉学科，它在理论、模型、算法等⽅⾯⽐起以前有了较⼤的发展，但⾄今⽆根本性的突破，还有很多空⽩点需要努⼒探索和研究。

1⼈⼯神经⽹络研究背景神经⽹络的研究包括神经⽹络基本理论、⽹络学习算法、⽹络模型以及⽹络应⽤等⽅⾯。

其中⽐较热门的⼀个课题就是神经⽹络学习算法的研究。

近年来⼰研究出许多与神经⽹络模型相对应的神经⽹络学习算法，这些算法⼤致可以分为三类：有监督学习、⽆监督学习和增强学习。

在理论上和实际应⽤中都⽐较成熟的算法有以下三种：(1) 误差反向传播算法(Back Propagation，简称BP 算法)；(2) 模拟退⽕算法；(3) 竞争学习算法。

⽬前为⽌，在训练多层前向神经⽹络的算法中，BP 算法是最有影响的算法之⼀。

但这种算法存在不少缺点，诸如收敛速度⽐较慢，或者只求得了局部极⼩点等等。

因此，近年来，国外许多专家对⽹络算法进⾏深⼊研究，提出了许多改进的⽅法。

主要有：(1) 增加动量法：在⽹络权值的调整公式中增加⼀动量项，该动量项对某⼀时刻的调整起阻尼作⽤。

它可以在误差曲⾯出现骤然起伏时，减⼩振荡的趋势，提⾼⽹络训练速度；(2) ⾃适应调节学习率：在训练中⾃适应地改变学习率，使其该⼤时增⼤，该⼩时减⼩。

使⽤动态学习率，从⽽加快算法的收敛速度；(3) 引⼊陡度因⼦：为了提⾼BP 算法的收敛速度，在权值调整进⼊误差曲⾯的平坦区时，引⼊陡度因⼦，设法压缩神经元的净输⼊，使权值调整脱离平坦区。

此外，很多国内的学者也做了不少有关⽹络算法改进⽅⾯的研究，并把改进的算法运⽤到实际中，取得了⼀定的成果：(1) 王晓敏等提出了⼀种基于改进的差分进化算法，利⽤差分进化算法的全局寻优能⼒，能够快速地得到BP 神经⽹络的权值，提⾼算法的速度；(2) 董国君等提出了⼀种基于随机退⽕机制的竞争层神经⽹络学习算法，该算法将竞争层神经⽹络的串⾏迭代模式改为随机优化模式，通过采⽤退⽕技术避免⽹络收敛到能量函数的局部极⼩点，从⽽得到全局最优值；(3) 赵青提出⼀种分层遗传算法与BP 算法相结合的前馈神经⽹络学习算法。

psobp算法在医学中的应用

psobp算法在医学中的应用摘要：粒子群优化算法（pso）是一种带有全局随机性质的群体搜索演化算法，鲁棒性强，通过微粒群优化算法同bp算法的结合，解决bp算法收敛速度慢，容易陷入局部最小值的问题，并实验证明psobp算法其收敛性能，学习速度和稳定性要优于bp算法。

再结合实际需求，以印第安人肝癌疾病为例对psobp算法在医学中的应用进行探讨。

关键词：粒子群算法；bp算法；psobp算法；印第安人肝癌；医学应用中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1009-3044（2013）07-1689-05随着医疗改革政策的出台，越来越多的政策惠及于民，老百姓看病难的问题渐渐得到解决，但是看病并不能帮助老百姓解决根本性的问题-看好病，能够从根本上预防一些疾病，提前对疾病做出医学疗效的预测，合理控制药剂，药量的使用，让老百姓能够远离疾病的折磨和困扰，从而提高医疗服务的质量，降低患者的就医成本和用药成本，进而保证百姓的身体健康，这样才是百姓所需要的。

在云计算和大数据的时代背景下，医院存有患者的大量数据，通过对海量数据的处理，建立预测模型，再对这个模型进行测试训练，挖掘出数据中潜藏的有价值的信息或者诊断规则，得到合适的算法模型，辅助医学诊断治疗成为了可能。

该文简单介绍了bp算法和微粒群优化算法，重点讨论了两种算法的结合，形成了psobp算法，并使用其优化bp算法的初始权值和阈值，并实验验证其比bp算法更具优越性，最后以印第安人肝癌疾病为医学应用事例，对psobp算法进行应用分析。

1 bp算法神经网络bp神经网络（backpropagation，bp）是从仿生学的角度上模仿的生物智能科学行为，是基于误差反向传播的多层前向神经网络，具有良好的自适应、自组织和极强的学习、联想、容错和抗干扰能力[1].bp神经网络能模拟任意线性与非线性函数，因而具有良好的预测能力.其包含输入层，隐含层，输出层，各层都有一些神经元，与相邻层的所有各单元均互相连接，两个单元间的连接强度称为“权值”.主要步骤如下：①确定bp神经网络结构。

BP-PSO在电加热炉中的温度智能预测

BP-PSO在电加热炉中的温度智能预测王龙刚;侯媛彬【摘要】Aiming at the features of electric furnace, e. g. , multiple variables, non-uniform distribution, and slow real time performance, that bring difficulty for establishing accurate model, the algorithm that combining BP neural network and particle swarm optimization (PSO) is proposed to establish the system model through recognizing the temperature variation of electric furnace, and to implement prediction of temperature varying trend based on the model. The experimental results show that comparing the BP neural network algorithm, through PSO and BP neural network algorithm, the effective time range of the predictive value is extended by 60% , and the accuracy of the predictive value is enhanced by 44% within the same effective prediction time.%针对电加热炉难以建立精确模型的问题,提出采用BP神经网络与粒子群优化(PSO)相结合的算法对电加热炉的温度变化进行辨识,并建立系统模型.在建立系统模型的基础上,对温度变化趋势进行了预测.试验结果显示,与BP神经网络算法相比,粒子群优化BP神经网络算法所得到的预测值有效时间范围延长了60％；在相同有效的预测时间内,预测值精度提高了43％.【期刊名称】《自动化仪表》【年(卷),期】2013(034)001【总页数】4页(P54-56,60)【关键词】电加热炉;粒子群优化;BP神经网络;系统模型;预测精度【作者】王龙刚;侯媛彬【作者单位】西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054;西安科技大学电气与控制工程学院,陕西西安710054【正文语种】中文【中图分类】TP180 引言电加热炉是一个非均匀分布、随时间连续变化的温度场，其炉温不仅与时间有关，而且还与空间位置有关。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

Ａｂｓｒｃ：ＴｈｓｐｐｅｒｓｎｓａｐｔｍｉａｉｎｌｒｔｔａｔｉａｒｐｅｅｔｎｏｉｚｔｏａｇｏｈｍｉｏｆＢＰｅｒｌｎｅｗｏｋｓｄｏｌａｎｉｆｍｕｌｉｇｎｔｎｕｔａｔｒｂａｅｎｅｒｎｇｏｔ—ａｅｓｇｏｕｏｏｒｔｏｎ．ｒｐｃｐｅａｉＴｈｉａｇｉｔｍｓｔｅｉｎａｍｕｔ—ｇ６ｄｈｒｄｓｄｉｉｅｎｔｈｏｓｍｂｅｓｌｏｒｈｉＯｄｓｇｌｉ．ｔｅｇｉｉｖｄｄｉｏｔｅｏｆａｎｕｒｏｆｉｐｅｄｅｎｄｅｎｎｔｒｇｏｕ，ｆｒｔｏｌｗｉｈｎｔｏｕｇｅｔｃｐｅａｉｎ，ｔｎｅｅｔｔｅｔａｎｔｉｈｅｒｎｍｎｄｇｄ—ａｅＯ— ｐｓｉｓｆａｌｔｉｈｅｇｒｐａｎｏｏｒｔｏｈｅｓｌｃｈｅｂｓｇｅｎｔａｄｏａｒｉｇｎｔＣ
２１ｏｏ年４月第４期
电子溟试Ｉ
ＥＬＥｃＴＲ０ＮＩＴＥｓＴｃ
Ａｐｒ２神经网络的权值以及阈值Ｐ
宋振雷。吴雪松
（南京邮电大学自动化学院，江苏南京，２００１０３）
摘要：本文提出了一种基于分组合作的多智能体算法用来优化Ｂ神经网络的学习算法。该算法是要设计出一Ｐ个多智能网格，把这些网格分成相互独立的若干个小组，首先小组内部的各个智能体合作，然后选出最优的智能体随机与网格中的智能体合作，每个智能体都有一定的概率自我变异。先通过该算法来训练参数达到一定的要求，然后在通过Ｂ神经网络算法来训练。该算法极大的提高了Ｂ神经网络的收敛速度。通过多项式逼ＰＰ近函数，证明了该算法非常的有效。
０引言
ＢＰ神经网络是一种按误差逆传播算法训练的
多层前馈网络，是目前使用最广泛的一种神经网络
思路清晰，结构严谨，可操作性强等优点。但是也
有收敛速度慢，容易陷入局部极小点等缺点。针对
ＢＰ神经网络的缺陷，许多学者提出了改进的学习
关键词：多智能体；遗传算法；Ｂ神经网络；函数逼近Ｐ
中图分类号：Ｔ１３文献标识码：ＡＰ８
Ｇｒｏｕｐｃｏｏｐｅａｉｒｔｏｎｕｌｉ。ｇｅｐｔｍｉｈｅｗｅｇＭｔ－ａｎｔｏｉｚｅｔｉｈｔ・－ａｈｒｓｌｆＢＰｕｒｌｎｅｗｏｒｎｄｔｅｈｏｄｏｎｅａｔｋ
ｃｒａｎｒｑｒｍｅｔ，ａｄｔｎｔｒｅｉｅｕｉｅｎｓｎｈｅｈｏｕｇｈｅＢＰｎｅａｅｗｏｒｇｒｔｔｈｔｕｒｎｔｌｋａｏｉｈｍＯｔａｎ．ＴｈｅａｇｉｔｍｅｔｍｐｏｖｓｔｌｔｒｉｌｏｒｈｇａｌｉｒｅｈｅｒｙｃｎｒｅｃｐｅｄｆＢＰｅａｔｏｋ．Ｔｈｏｕｇｈｅｐｙｍｉｐｐｏｘｍａｉｎｕｎｔｏｎｈｏｖｅｇｎｅｓｅｏｎｕｒｌｎｅｗｒｒｈｔｏｌｎｏａａｒｉｔｏｆｃｉ，ｓｏｗｈａｈｅａｇｉｈｍｓｌｔｔｔｏｒｔｌｉｖｒｆｅｔｖｅｙｅｃｉｅ．Ｋｅｗｏｓｙｒｄ：ｍｕｌ —ａｅ；ｅｄｃａｇｉｈ；ｔ —ｇｎｔｇｎｅｏｒｔｍＢＰｅ￣ｎｔｉｌｎｕｒｅｗｏｒｆｋ；ｕｎｃｉｐｐｏｘｍａｉｎｔｏｎａｒｉｔｏ
１２多智能体小组内部合作。
把这个多智能体网格分为多个相互独立的小组，每个小组由相邻的智能体
，，
三Ｉ √１＋＋，ｌ，Ｎ一）．＋，＋，厶，Ｉｌ ∈ ， …，１，２
算法。近年来基于遗传算法，多智能体遗传算法的
模型之一。Ｂ神经网络具有非凡的非线性映射能力，Ｂ神经网络已经有很多的研究口ＰＰ。这些算法对加
设计与研发
速收敛和避免陷入局部极小点有一定的作用。但是
这些用来优化的ＢＰ神经网络的算法本身的运算具有一定的复杂度。本文提出了一种分组合作的多智能体算法用来
ｏｅａｉｎｅｃｇｎａｅｔｉｒｂｂｌｆｅ－ｍｕａｉｎＦｒｔｈｏｇｅａｇｒｔｍｒｉｅｐｒｍｅｅｓｅｐｒｔａｈａｅｔｓａｃｒａｎｐｏａｉｔｏＮｏｈｉｙｓｔｔ．ｉｒｕｈｔｌｏｈｔｔａｎｔａａｔｒｍｅｔｏｓｔｈｉＯｈ
ＳｎｇＺｈｎｅ，ＷｕＸｕｅｏｎｏｅｌｉｓｇ
（ｏｅｅｆｕｏｔｎＮａｊｇＵｎｖｒｔｏＰｓｄｌｏＣＨｇＡｔｍａｏ，ｎｎｉｓｙｆｏｔａｅｍｍｕｉｔｎ，ｎｉｇｉｇｕ２００）ｏｉｉｅｉｓｎＴｅｃｎｃｉｓａｏＮａｊＪａｓ，１０３ｎｎ

分组合作多智能体算法优化BP神经网络的权值以及阈值

基于主成分分析的GA—BP模型的供应链合作伙伴评价

用GA训练BP网络的权值、阈值从而优化神经网络

基于差分进化的BP神经网络在纱线质量预测中的应用

BP神经网络的基本原理_一看就懂

最新 BP神经网络算法及其改进的几个方法-精品

BP神经网络算法

bp神经网络的学习规则

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

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

基于GRA-PCA-GA-BP网络模型的铁路货运量预测分析

PSO-BP神经网络模型在股票预测中的应用

BP神经网络的基本原理_一看就懂

BP神经网络学习率参数改进方法

人工智能实验报告-BP神经网络算法的简单实现

psobp算法在医学中的应用

BP-PSO在电加热炉中的温度智能预测