BP神经网络实验报告材料.docx

【实验报告概述】 本次实验是基于BP神经网络的加法运算学习，旨在通过构建神经网络模型，让网络学会两个输入a、b（10以内的数）相加得到输出c。实验采用江南大学物联网工程学院的人工智能实验课程，由学生游思睿完成，主要涉及神经网络的结构、训练过程和权重更新等核心概念。 【实验内容】 实验中，Data表示训练样本数量，In表示每个样本的输入变量数量，Out表示每个样本的输出变量数量，Neuron表示神经元总数，TrainC表示训练次数。实验数据类型为double，包括输入样本d_in，输出样本d_out，权重w和v，以及修正量dw和dv。其中，o记录神经元的激活函数输出，OutputData存储神经网络的最终输出。 【归一化处理】 在实验开始时，对训练样本进行归一化处理，将数据范围转化为0到1之间，以优化训练效率。归一化公式为y=（x-MinValue+A）/（MaxValue-MinValue+A），其中A是为了防止除以零的风险。同时，权重初始化为(-1,1)区间内的随机数，修正量初始化为0。 【权重更新】 BP神经网络的核心在于反向传播算法，backUpdate(i)函数负责比较预测输出与实际样本结果，计算误差并更新权重。误差修正量的计算涉及到梯度下降法，具体到实验中的网络结构，需要计算dw和dv，存储在相应的修正量数组中。 【实验环境】 实验使用Visual Studio 2010作为开发环境，编写C语言代码实现神经网络模型。 【实验步骤】 1. 初始化：设置实验参数，如Data、In、Out、Neuron、TrainC等，并分配内存给各个变量。 2. 数据预处理：读取训练样本，进行归一化处理。 3. 初始化权重：随机生成权重w和v，修正量初始化为0。 4. 训练循环：执行TrainC次迭代，每次迭代包括前向传播和反向传播两个阶段。 - 前向传播：根据输入和当前权重计算神经元的输出。 - 反向传播：计算误差，根据误差修正量更新权重w和v。 5. 结果输出：训练结束后，用训练集测试神经网络，输出结果并与实际值比较。 【总结】 该实验通过BP神经网络实现了简单的加法运算任务，展示了神经网络的学习能力。通过反复训练调整权重，网络可以逐步逼近理想输出，体现了神经网络的非线性映射能力。归一化处理和权重初始化对于提高训练效率至关重要，而反向传播算法则是调整网络权重以减小误差的关键技术。