【摘 要】
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人工神经网络的应用领域十分广泛,其理论发展也十分迅速。BP网络继承了神经网络最精华的部分,是应用最广泛的神经网络模型。其结构简单,泛化能力、容错能力都比较强,在许多领
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人工神经网络的应用领域十分广泛,其理论发展也十分迅速。BP网络继承了神经网络最精华的部分,是应用最广泛的神经网络模型。其结构简单,泛化能力、容错能力都比较强,在许多领域都有重要的应用。虽然BP网络应用领域广泛,但是也存在着一些缺点,比如收敛速度慢,高位曲面易陷入局部极小点等,这些缺点都影响着BP网络的应用。
本文针对这些缺点,在前人的基础之上,结合不同的算法对BP算法进行改进,得出比较好的算法。本文的主要工作如下:
一、介绍了神经网络提出的背景,对神经网络从生物机制上给出了说明。重点介绍了BP网络,给出其网络的拓扑结构,并对其运算过程给出了公式推导,介绍了网络设计要素,最后分析了BP算法的缺点。
二、在共轭梯度法的基础上介绍了加速共轭梯度法,说明其相对于共轭梯度法的优越性,给出具体的算法步骤。把加速共轭梯度法与BP算法进行结合,用实际例子说明改进后BP算法的优越性。
三、讨论了遗传算法,介绍了算法的基本思想,对遗传算法的构成要素进行了详细的说明。把遗传算法与BP算法进行结合,改进BP算法,优化其网络权值。最后,把遗传算法、加速共轭梯度法与BP算法进行结合,通过数据实验,说明改进后算法的效果。
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