共轭梯度BP神经网络在模式分类问题中的应用.pdf

"共轭梯度BP神经网络在模式分类问题中的应用" BP神经网络是一种人工神经网络，能够克服传统人工智能方法对于模式、语音识别、非结构化信息处理等方面的缺陷，成功应用于模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域。为了解决BP神经网络收敛速度慢且极易掉入局部极小的问题，在梯度下降法的基础之上提出了共轭梯度法。 BP神经网络的基本结构是前馈型网络，即从输出层向输输入层反馈误差。BP神经网络计算能力强大，可以表达各种复杂的非线性映射。原始的BP算法是梯度下降法，但是梯度下降法存在着严重的缺陷：速度太慢且极易掉入局部极小。 为了解决收敛速度慢和容易陷入局部极小的问题，分别提出了共轭梯度的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络。共轭梯度法是解决各种优化问题的著名数学技术，由于它代表了梯度下降法的简单性与牛顿法的快速二次收敛性之间的一个良好折中。故被广泛使用。 在BP神经网络中，网络层数的确定是一个重要的问题。许多学者做了许多关于网络层数的理论研究。增加层数虽然可以增强其对应关系，但是系统复杂结构会相应提高。因此，隐层单元的调节成为首选。一般情况下，一个三层的网络就可以解决现实生活的所有问题。 隐层单元数的确定也具有很大的任意性。如果节点数过少，学习的容量有限，那么训练样本中的所有规律就存储不进来；节点数过多增加网络的训练时间。许多学者提出了不少经验公式，例如k<∑c、nl=(n+m)/2等。 参数的确定也非常重要。有经验可知，采用的较小学习率能够保证网络的误差值。 BP神经网络在模式分类问题中的应用具有重要的理论和实践价值，能够解决许多复杂的问题。但是，BP神经网络也存在着一些缺陷，例如收敛速度慢和容易陷入局部极小的问题。为了解决这些问题，提出了共轭梯度的BP神经网络和遗传算法优化的BP神经网络。 在实际应用中，BP神经网络可以用来解决各种模式分类问题，例如图像识别、语音识别、文本分类等等。 BP神经网络也可以用来解决一些复杂的优化问题，例如函数优化、constraint优化等等。 BP神经网络是一个非常强大的人工神经网络，它能够解决许多复杂的问题。但是，BP神经网络也存在着一些缺陷，需要通过各种方法来解决这些问题。