一种改进的神经网络bp算法程序设计_刘金琨new

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1、软件1996年第8期一种改进的神经网络BP算法程序设计刘金现邓宁强(木北大学),。摘要本丈对BP网络葬法进行了改进并结合该算法进行了程序设计实际应,。用结果表明所设计的程序具有较好的性能关键词BP网络算法程序设计、令~侣~一前月.O,、、人工神经网络是一种模仿人类神经系统的数学模型它具有联想学习自适应自组织和。,、、、很强的容错能力BP网络是神经网络中使用最广泛的一种它有信号处理模式识别预测最、。优化控制及诊断等方面得到了广泛的应用本文在简要介绍一种改进的BP网络学习算法的基础上实现了对该算法的程序设计。二基于改进的Sigmo

2、id型函数的BP算法。BP网络是一种采用误差反向传播算法进行有导师训练的前馈多层神经元网络BP网络.,算法的一个缺点是神经元激发函数仅是基于Sigmoid函数显然基于sigmoid型函数的神经,。,,,元的输出域是〔O1〕而在实际应用中有时需要神经元的输出域不是在【0l]之间而是在〔一,,、。,1l]之间从而做出增加减少或不变动某一决策变量的决定为适应这种场合采用一种改进io:的Sgmid型函数2t吸X)~丁气一二二二万一,r;一11-t一七x、入少P一其函数关系如图1所示。图l改进的Sign、oid函数1996年第8期软件.

3、,这种改进的BP网络的学习过程由正向传播和反向传播组成在正向传播过程中输人信,,,息从输人层经隐含单元逐层处理并传向输出层如果输出层不能得到期望的输出则转人反,,,向传播将误差信号沿原来的连接通路返回不断修改各层神经元的权值直至使误差信号最小.:其学习算法如下[l1p,TPj,:设学习过程中第个样本中第j个单元的输出值为仇期望输出值为则有偏差,、,一l又,~~、“娜一百且‘一U‘少(l)台其中m为输出层神经元个数。,p.该学习算法的误差准则为通过学习调整权系数w,使偏差E<。采用LMS算法来求解。,,,最佳权值训练集中每个样本

4、输至网络时网络权值W都作相应的调整其改变量由下式决:定p,p.△w二够iOpj(2),,,.其中W为结点i到节点j的连接权祝为该模式中结点j的误差信号刀为学习率,Q,:为加速权值收敛在网络学习过程中引人动量因子则权值改变量修正如下..,(t+1)=0讨+a,(t)(3)气W呱气Wtp,。,。Q<,式中为迭代过程中训练样本出现的次数动量系数为常数<1它决定过去权重变.,,,,化对目前权重值变化的影响程度刀为学习率,越大权重改变愈剧烈收敛速度愈快但是刀,。太大则可能导致振荡,:在学习过程中误差信号调整如下对于网络输出节点j、,,~

5、、1,_。、~、二L。“一U“,百以一U矿,(4)对于网络隐含节点j,Z,、,、一二(1一o,j)、w(5)万,,。幼式中兔为结点j上一层结点k的误差信号w为结点j到其上一层结点k的连接权、、、o.由式(l)(s)(4)(5)构成的算法就是基于改进的Sigmid函数的BP算法三、软件实现,,。根据改进后的BP网络算法设计了算法框图如图2所示..Fortn0,采用ra5进行了该算法的程序设计图该程序分为两个部分第一部分即文件..nr,;r,traifo是对学习样本进行训练第二部分即文件testfo是将训练后的网络对样本进行测,,

6、、.试从而完成神经网络的识别预测诊断等功能四、运行实例.,..1,0a0,00001,4000,以表z中的样本作为习1练样本U!I练时,取50取40误差勺一!练次,.。wt,满足收敛条件将权值写人权值文件eigda中再用训练后的权值对训练样本进行测试输出结果见表2。48软件1996年第8期图2算法框图表1学习样本及浏试结果样本标号输人标准输出实际输出l10011.0201004.02X10一73001一1一1。O五、结论.Fortn,,本文采用ra50进行了一种改进的BP算法程序设计实际就用结果表明所设计。,.的程序具有较好的

7、性能在此基础上加以改进可设计成各种改进算法的BP网络:附程序清单PR(石RAMTRAIN,,,,PARAMETER(ML=4MN=60MIS=250MIF=30MOF=20),,,,,COMMON/W/W(MLMNMN)EW(MLMNMN)COMMON/,0/0(MLMN),,COMMON/G/G(MLMNMN)1996年第8期软件49,,,COMMON/XSD/XS(MISMIF)XD(MISMOF)COMMON/SE/EE(5000),DIMENSIONS(MIF)D(MOF),,,DIMENSIONY(MOF)NL(ML

8、)Q(MLMN),,,,,CALLINPARA(LNLETAALPHANSSTEP)CA,,LLRESAMP(LNLNS)KT=1,351又)2812=1NS1,4=(KT一l)NS+12釜,,’1’,WRITE()4=14IF(14.GT.STEP)GOTOI,1)0240

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