bp神经网络仿真报告材料材料

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1、实用标准文案1BP神经网络简介zx图1BP神经网络结构图BP(BackPropagation)神经网络是目前人工神经网络中研究最深入、应用最为广泛的一种模型，其结构如图l所示。图中，x、z是网络的输入、输出向量，每一神经元用一个节点表示，网络由输入层、隐层和输出层节点组成，隐层可以是一层，也可以是多层（图中是单隐层），前层至后层节点之间通过权系数相联结。BP神经网络学习时，输入信号从输入层经隐层传向输出层(正向传播)，若输出层得到期望的输出，则学习算法结束：否则，转至反向传播。反向传播就是将误差信号(样本输出与网络输出之差)按原联接通路反向计算，由梯度下降法调整各层神经元的权值，使误

2、差信号减小。以下是各层权值的具体过程（即BP学习算法）：定义网络的输出误差，将其依次展开至隐层和输入层，在使误差不断减小的原则下，应使权值的调整量与误差的负梯度成正比，即：，，经推导可得到各层权值调整的计算公式，写成向量的形式为：，式中，为输入向量，为隐层输出向量，为输出向量，为期望输出，而和分别是隐层到输出层和输入层到隐层的权值矩阵。BP网络的学习训练过程如下：(1)初始化网络，对网络参数及各权系数进行赋值，其中权系数应取随机数；(2)输入训练样本，计算各层的预报值，并与真实值相比较，得出网络的输出误差；(3)依据误差反向传播规则，调整隐层之间以及隐层与输入层之间的权系数；精彩文档

3、实用标准文案(4)重复步骤（2）和（3），直至预测误差满足条件或训练次数达到规定次数。BP网络训练完成之后，得到的权系数就是一个预测模型。当输入的样本数据是若干组分类数据时，得到的就是一个预测分类模型。1RBF神经网络简介RBF神经网络即径向基函数(RadialBasisFunction)神经网络，其结构如图2所示，它很容易扩展到多输出节点的情形，在此只考虑一个输出变量Y。RBFNN包括一个输入层、一个隐含层和个输出层的最简模式。隐含层是有一组径向基函数构成，与每个隐含层节点相关的参数向量为Ci(即中心)和(即宽度)。径向基函数有多种形式，一般取高斯函数。(1)上式中，m是隐含层结点

4、数；是欧几里德范数；是第i个基函数与输出结点的连接权值(i=1,2,…，m)。RBF神经网络是一种性能良好的前向网络。它具有最佳逼近性能，在结构上具有输出——权值线性关系，训练方法快速易行，不存在局部最优问题。该网络的学习算法有很多种，本文将带遗忘因子的梯度下降法应用于RBF神经网络的参数调整]。即在考虑当前时刻即k时刻的网络状态的变化时，将前一个时刻即(后一1)时刻的网络参数变化也包括进去。其具体算法如下：(2)其中，J为误差函数，Y(k)代表希望的输出，Y(W,k)为网络的实际输出，W是网络的所有权值组成的向量。隐层一输出层连接权值矩阵的调整算法为：(3)隐层中心值矩阵的调整算法

5、为：(5)其中，为学习率，为动量因子，也称为遗忘因子，又称动量项或阻尼项。称为遗忘因子可从对于新旧信息的学习与遗忘的角度来理解；称为动量项或阻尼项，是因为在网络的学习训练中，此项相当于阻尼力，当训练误差迅速增大时．它使网络发散得越来越慢。总之，它使网络的变化趋于稳定，有利于网络的收敛。2实验仿真给定函数其中i=1,2,4,8精彩文档实用标准文案输入1输出的3层BP网络，隐节点取20个。我们假定在[-2,2]之间平均取N个点，最大训练次数定为20000，学习率为0.003，目标误差为0.5，隐层采用单极Sigmoid函数，输出层采用线性激活函数，初始权值和偏移取[-0.1,0.1]内的

6、随机值。'+'号是模拟输入，红色曲线是标准曲线，绿色曲线是逼近曲线。(1)图3.1为i=1时取100个点的BP曲线-2-1.5-1-0.500.511.520.50.60.70.80.911.11.21.31.41.5图3.1i=1,N=100(2)图3.2为i=2时取100个点的BP曲线精彩文档实用标准文案-2-1.5-1-0.500.511.520.20.40.60.811.21.41.61.82图3.2i=2,N=100(3)图3.3为i=4时取100个点的BP曲线-2-1.5-1-0.500.511.52-0.500.511.522.5图3.3i=4,N=100(4)图3.3

7、为i=8时取100个点的BP曲线精彩文档实用标准文案-2-1.5-1-0.500.511.52-0.500.511.522.5图3.4i=8,N=1000(5)图3.5为i=1时取100个点的RBF曲线-2-1.5-1-0.500.511.520.40.60.811.21.41.61.8图3.5i=1,N=100(6)图3.6为i=2时取100个点的RBF曲线精彩文档实用标准文案-2-1.5-1-0.500.511.5200.20.40.60.811.21