资源描述：
《优化bp神经网络的可靠性预测模型》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、优化BP神经网络的可靠性预测模型第l7卷第9期2007年9月计算机技术与发展COMPUTERTECHNOlXYANDDEVELOPMENTVo1.17No.9Sep.2007优化BP神经网络的可靠性预测模型王蓓,刘桥(贵州大学计算机科学学院,贵州贵阳550025)摘要:为了提供一种更加准确高效的算法,对传统的BP神经网络模型进行优化.首先对初始权植的选取规则,传统的N—w规则算法进行改进,再对其它参数进行优化.在此基础上,将神经网络理论应用于系统可靠预测评价之中,提出了基于此理论的系统可靠预测评价模型,实现方法和优点;评价实例证明此方法的可行
2、性.关键词:BP神经网络;网络优化;可靠预测评价中图分类号:TP183文献标识码:A文章编号:1673—629X(2007)09—0102—04CrediblePredictionModelBasedonBPNeuralNetworkWANGBei.LIUQiao(Collegeoflnfo.andComputerSci.,GuizhouUniv,,Guiyang550025,China)A~tmct:Theaimistoprovideakindofrulewhichismoreaccurateandmoreeffective.Thisopi
3、timizationbuildsbasedonthetraditionalbackpropagationneuralnetworkmode1.Firstly,opitimizethetraditionalN—Wruleforchoosingtherudimentarypower—number.See—ondly,optimizeotherparameters.Advancetheoptimizationtacticswithusingthisn~deltoforecastthesystem'Sdependable.Givingtheforec
4、astmodeldependonANN'BPthemy,realisemethodmadadvantage.ThiswayisfeasiblebytheappraisingexampleKeywords:backpropagationneuralnetwork;networkoptimization;crediblepredictionevaluationO引言可靠性预测是在设计阶段进行的定量估计未来产品可靠性的一种方法.在复杂系统的预测方法的研究中,现在研究较多的是传统统计方法和人工神经网络方法,传统的统计学方法存在不适合动态系统,建模复杂
5、等局限性,相比之下,作为新生事物的人工神经网络.被普遍认为具有大规模非线性并行处理能力,依据数据自身的内在建模,良好的适应性与自学习能力,较强的抗干扰能力等优良性能.因此.与传统统计学方法比较,人工神经网络用于复杂系统的预测就似乎具有了明显优势.1人工神经网络研究的主要方法人工神经网络…1受到学术界的高度重视和广泛研究,已经成功地应用于众多领域,如模式识别,图像处理,语音识别,智能控制,虚拟现实,优化计算,人工智能等领域.按照网络的拓扑结构和运行方式,神经网络模型分为前馈多层式网络模型,反馈递归式网络模收稿日期:2006—12一O5作者简介:
6、王蓓(1977一),女,贵州贵阳人,硕士研究生,研究方向为电路与系统;刘桥,博士生导师,研究方向为EDA.型,随机型网络模型等.目前在模式识别中应用成熟较多的模型是前馈多层式网络中的BP反向传播模型,基于BP算法的多层前馈型网络1J的结构如图1所示.这种网络不仅有输人层节点,输出层节点,而且有一?层或多层隐含节点.对于输人信息,要向前传播到隐含层的节点上,经过各单元的特性为Sigmoid型的激活函数运算后,把隐含节点的输出信息出驳到输出节点.最后输出结果.误差反传隐含层图1基于BP算法的神经网络结构具体的BP网络的算法描述如下【.】:1)权值
7、和阈值初始化;2)给定输人X和目标输出y;3)计算实际输出Y,=-/,(.∑叫),=1,2,…,";4)修正权值:从输出层开始,将误差信号沿连接通路返回传输方向传播,通过修正各权值使误差向减第9期王蓓等:优化BP神经网络的可靠性预测模型?103?小的方向变化;5)达到精度要求或循环次数要求,则输出结果,否则返回2).BP算法是一种梯度反向传播算法w(1+)=()+7(一)1w:△Ⅵ(+1)=7×中×()J+a×△Ⅵ()(1)其中,叩为学习因子;为输出节点i的计算误差;0为输出节点的计算输出;a为动量因子.2BP网络模型的缺陷分析及优化策略1)
8、最主要的优点有l3]:(1)BP网络采用的传递函数通常是Sigmoid型可微函数,所以可以实现输入和输出间的任意非线性映射.(2)BP网络的隐层节点足够多时,可以任
