bp神经网络工具应用说明

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1、BP神经网络工具应用说明一、界面双击文件夹中的AST.exe,即可打开主界血。见图图1主界面二、操作流程1.進备合适格式的EXCEL文件。如打开文件夹下的求和样本・xlsx,显示文件的格式如下。见图2。ABCDE厂自变量自变量结果_j预期拯只212.13.1

2、3_1.12.23.3b4L1.22.33.5C5r1.32.43.7a61.4二2.53.9b7~1.52.64.1c图2EXCEL表格格式第一行是变量名称。输入变量写成“自变量”,输出变量写成“结果”,预期列是神经网络的计算结果,为空列。标识是对数据样本的分类,分为a,b,c三类,按顺序排列。注意,对

3、复杂的数据需要进行归一化,范围是[0,1]o2.导入数据即程序中的第一步。点击主界面的“打开excel样本数据...”按钮,默认打开安装文件夹,选择所需的excel文件打开。当弹出提示对话框,表示数据导入完成。见图3。图3样本读取完成图1.训练或读取历史即程序中的第二步。首先是“通过样本进行学习”。弹出提示框表示学习完成,对结果进行了保存。见图4.图4训练结果图本程序默认只保存一组神经网络结果。新训练的结果会覆盖旧结杲。如果先前已经训练过,则只需点击“读収历史经验”以导入神经网络。2.预测数据即程序的第三步。将预测结果写回文件,弹出提示即完成。对原文件检查,预

4、期列岀现结果。见图5.自变量自变量结果

5、预期J标识12.13.13.103327a1.12.23.33.306664bnLZ1-22.33.53.509225c1,32.43・73.710264a匚Z1・42.53-93.909343b

6、「1.52.64.14.10635c图5得到预期数据的表格注:当原excel文挡打开吋,处于锁定状态,是无法写入数据的,需要关闭后再进行预测。也可由新的实验数据构成新的EXCEL表格,按标准格式写入,即可进行预测。三、操作问答1.如何进行数据归一化当预期数据和结果相差太大吋需要进行数据的归一化。输入输出数据的归一•化,是将输入

7、、输出数据限制在[0,1]或卜1J]区间内,以提高数据分析的准确度。Y—Y将数据变换成[0,1]区I'可的值常用以下变换式:忑=―,其屮xi代表输入或输出的数据,仏-心inxmin和xmax代表数据变化范围的最小值和最大值。将输入输出数据变换为卜“]区间的值常用以下变换式:xmid二如斗如亘忑二——(X—X)2maxmin/★以求和样本.Xlxs为例来进行说,将数据调整到HU]屮间,然后再求结果9A26=MIN(A2:A25),A27=MAX(A2:A25),A28=(A26+A27)/2o将其向右拉动,可使B、C列的数据均得到最小、最大值。在sheet2表

8、格中,复制sheetl表格,但将数值全部删除。在第2行设定公式。A2=2*(Sheetl!A2-Sheetl!$A$28)/(Sheetl!$A$27-Sheetl!$A$26)(注:可在拉动公式到B2,C2后再加两个$符号),然后拉动到A25,自动得到A列数据,范围在[-1,1]oB2=2*(Sheetl!B2-Sheetl!$B$28)/(Sheetl!$B$27-Sheetl!$B$26),向下拉动到B25得到B列值。C2=2*(Sheetl!C2-Sheetl!$C$28)/(Sheetl!$C$27-Sheetl!$C$26),向下拉动到C25得到C

9、列值。将本文件保存为求和样本IA.xIxSo然后在EXCEL中新建工作簿,在sheetl表格中粘贴“值”,即可得到归一化的数据。保存该文件为求和样本A归一.xlxso对归一样本文件运行本程序,将预测结果写冋文件,见图6.ABCDE

10、■1自菱量自变量结果J预期标识ZZj2j~1-1"18.01E-07ai3-0.913043478-0.913043478-0.9130434788.34E-07b4J-0.826086957-0・826086957-0.8260869578.78E-07c_5J-0.739130435-0.739130435-0.73913043

11、59.39E-07a6J-0.6521739131-0.652173913-0.6521739131.02E-06b7J-0.565217391-0.565217391-0.565217391I1715E-06c图6归一化A的预期结果从该表可以看出,预期与结果有一定差异,本程序不能直接进行卜1,1]的归一,应该进行[0,1]范围的归一化。★将求和样本.xlxs进行[0,1]范围的归一化将文件保存为求和样本IB.xIxSoA26=MIN(A2:A25),A27=MAX(A2:A25)O将其向右拉动,可使B、C列的数据均得到最小、最大值。在sheet2表格中,复制

12、sheetl表格,但将数值全部删除。在

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