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论文研究-BP 神经网络网络结构优化问题的研究.pdf
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2005 年 10 月 系统工程理论与实践 第 10 期
文章编号 :100026788
(
2005
)
1020095206
BP 神经网络网络结构优化问题的研究
唐万梅
1 ,2
(
11 内蒙古大学理工学院 ,内蒙古 呼和浩特 010021 ;21 重庆师范大学数学与计算机科学学院 ,重庆 400047
)
摘要 : 将灰色关联分析法应用到 BP 神经网络隐层结点数的确定中 ,实现了 BP 神经网络网络结构的优
化 ,提高了网络的预测精度. 仿真结果表明这种方法非常有效 ,同时也对 BP 神经网络的进一步研究提供
了一种全新的思路.
关键词 : BP 神经网络 ;灰色关联分析 ;网络结构的优化
中图分类号 : TP18 文献标识码 : A
The Study of the Optimal Structure of BP Nueral Network
TANG Wan2mei
1 ,2
(
11College of Sciences and Technology ,NeiMongol University , Hohhot 010021 ,China ; 21Dept of Mathematics and Computer Sciences ,
Chongqing Normal University , Chongqing 400047 ,China
)
Abstract : The acting mechanism of the BP Neural Network’s hidden units and the number’s choice have been a
difficult promble on the study of BP Nueral Network. By using the grey correlation analaysis on the hidden units
number’s determination of the BP Nueral Network ,this method realized the optimal of BP Nueral Network ,and also
improve network’s forecasting accuracy. Its simulated result shows that the method is effective. At the same time ,it also
afford a new thinking to us for a further study of the BP Nueral Network.
Key words : BP nueral network; grey correlation analysis ; the optimal structure of the network
收稿日期 :2004210212
资助项目 :国家自然科学基金
(
10171118 ,10471159
)
;教育部重点项目资助 ;重庆师范大学校级项目
(
05XLY017
)
作者简介 :唐万梅
(
1965 -
)
,女 ,重庆 ,副教授 ,博士研究生 ,研究方向 :计算机算法及区域规划. E2mail : cqtwm @163. com.
1 引言
对于 BP 网络的改进很多 ,主要从以下几个方面进行 :学习算法的改进 ,网络结构的优化等. 网络结构
的改进又分对输入层结点数的确定 ,隐层结点数的确定
[1 ]
等问题. 对输入层结点数的确定 ,往往是根据样
本指标的个数来确定输入层结点数的多少 ,但输入层结点过多 ,同样会出现网络训练时间过长、网络性能
差等问题 ,针对此 ,文献[2]利用主成分分析法确定输入层结点数 ,可使问题得到一定的解决. 然而 ,在实际
应用中 ,当遇到样本数据很大 ,人们往往随机选取其中一部分作为学习样本 ,但这样很可能使样本集本身
没有包含全部样本的特征 ,使预测的结果出现较大的误差. 文献[3 ]利用模糊聚类法首先对样本进行分类 ,
然后再从每一类中按一定比例选择学习样本 ,但在分类时 ,究竟应将样本数据分为几类往往随意性很大 ,
显然 ,所分类别数不同 ,最后所选取的学习样本便有所不同 ,就有可能导致最后预测结果的精度差异. 对
此 ,可以利用统计分析中的对应分析结果 ,这样既可以减少输入层神经元的数目 ,达到降维的目的 ,同时又
能从大样本集中确定出学习样本集 ,使得学习样本集尽可能包含全部样本的特征 ,从而提高问题的预测精
度. 关于这方面的内容将另文讨论.
隐层的设计问题是前馈神经网络
(
feedforward neural network ,FNN
)
构建中最具挑战性的问题. 隐单元直
接影响着网络的容量、泛化能力、学习速度和输出性能. 从网络容量和函数逼近的通用性考虑 ,隐单元数目
越多越好 ;然而从网络的泛化能力来考虑 ,隐单元数目不宜过多 ,但隐层单元数目应该存在最优值
[4 ]
. 本文
拟利用灰色关联分析确定 BP 神经网络隐层结点数 ,从而达到优化网络结构的目的. 实验结果表明这种改
进方法取得了很好的效果. 具有很强的泛化能力.
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