BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進

胡麗陳斌賴啟明何振平

摘要：BP神經(jīng)網(wǎng)絡易于陷入局部最小點以及收斂速度較慢，為了克服這些缺陷，本文對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進。通過對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的樣本進行采樣分析，得到訓練目標函數(shù)與輸入向量之間的相關(guān)系數(shù)，依據(jù)此相關(guān)系數(shù)得到網(wǎng)絡訓練時的初始權(quán)重，再給待訓練的BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行初始權(quán)重的賦值，通過對初始權(quán)重的科學賦值從而達到避免網(wǎng)絡在訓練過程中陷入局部最小點與加快收斂速度的目的。本文通過實際驗證，確實達到預期目的。

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡；收斂速度；初始權(quán)重；局部最小

中圖分類號：TP391.9文獻標識碼：A

1引言

由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡對任意可微函數(shù)映射具有非常優(yōu)良的擬合能力，所有被廣泛應用于自動控制[1]、非線性系統(tǒng)辨別[2，3][4，5]、控制及系統(tǒng)的故障診斷等[6-11]領(lǐng)域。然而由其自身算法以及網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的原因，也使其具有局限性。本文就是針對其網(wǎng)絡收斂速度的問題進行了分析研究與改進。

2BP網(wǎng)絡的簡介

BP（Back Propagation）網(wǎng)絡[12，13]是一種采用反向傳播誤差以更新權(quán)重的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。這是一個有輸入層、輸出層和隱含層的網(wǎng)絡，當然隱含層還可以根據(jù)實際的需要增加。信息從輸入層輸入后，就沿著如圖箭頭所指方向向后傳播，最后到達輸出層。網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖1所示。3BP算法存在的問題

3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應性

作為一般規(guī)則，一個系統(tǒng)的自適應性越好，它被要求在一個不穩(wěn)定環(huán)境下運行時其性能就越具有魯棒性；自適應不一定總能導致魯棒性，可能導致相反的結(jié)果；自適應常數(shù)的選取問題是其關(guān)鍵所在。

5仿真對比：

以本文以某型天調(diào)單元的故障診斷為例，進行改進前與改進后的仿真對比實驗：（電路圖見附1）。

5.1樣本數(shù)據(jù)說明

5.2未改進方法仿真

5.3改進后仿真

其余步驟同上方法，根據(jù)4.2中方法將對初始權(quán)重進行更改：

1）輸出結(jié)果

2）網(wǎng)絡訓練過程：

從圖4（285步完成網(wǎng)絡的訓練）、圖5（183步完成網(wǎng)絡的訓練）的仿真結(jié)果可以看出，改進后的BP網(wǎng)絡收斂速度明顯變快。

6結(jié)論

從以上仿真結(jié)果可以看出，采用本文所述方法賦予網(wǎng)絡訓練初始權(quán)重值，在保證輸出結(jié)果準確的情況下訓練速度明顯提高。

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