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基于正则化方法改进BP算法的研究

作　者: 刘洋
导　师: 张大庆
学　校: 辽宁科技大学
专　业: 运筹学与控制论
关键词: BP算法 正则化方法 模拟退火算法
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 64次
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内容摘要


在神经网络训练算法中BP算法采用最多,应用最广,发展最为成熟,其优点是简单易行,并行性强,并且计算量小,因此受到广大学者的关注,形成一个研究热点。但是在研究过程中发现BP算法在某种程度上具有病态性,并且算法收敛速度慢,易陷入局部极小点,这些缺点降低了BP神经网络的功能,并阻碍其发展,因此,对BP神经网络的改进进行研究,就具有非常重要的意义。本文针对BP神经网络的病态性问题提出一种改进的方法,即在误差函数中引入正则化泛函,正则化方法能够有效的克服由随机噪声或是数据误差导致的病态性问题,通过仿真实例证明,该方法能够提高BP神经网络的收敛速度,并使网络的稳定性得到了加强。BP神经网络易陷入局部最优,模拟退火算法能够有效的解决该问题,但是采用模拟退火算法改进BP算法,会使整体训练的速度变慢,针对这一问题,本文提出了一种改进的方法,即在模拟退火算法改进BP算法的基础上加入正则化方法,正则化能够克服病态性问题,而模拟退火算法能够使网络“逃离”局部极小点,两种算法混合使用,不仅能够有效的解决BP神经网络的病态性和易陷入局部极小值等问题,还能够提高BP神经网络的收敛速度。理论上进行了详细的分析,得出的仿真结果证明了该算法的有效性。

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 人工神经网络与计算
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