改進神經(jīng)網(wǎng)絡BP算法及其應用

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摘要：BP神經(jīng)網(wǎng)絡由于其結(jié)構(gòu)簡單、能夠自適應、自己學習，有著優(yōu)越的非線性映射能力，使得它成為當下神經(jīng)網(wǎng)絡應用中最為面面俱到的一種。但從數(shù)學角度看，標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡采用最速梯度下降法，所以收斂的速度較為緩慢，輕易就會陷入局部極小得不到全局最優(yōu)、訓練次數(shù)要達到一定的數(shù)量、學習效率不容樂觀等缺點。文章以BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為研究對象，從四個方面來介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡的整體框架，首先對BP網(wǎng)絡的原理和實現(xiàn)步驟進行了系統(tǒng)概述，其次針對其缺點提出了從增加動量項、自適應調(diào)節(jié)學習率和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)進行改進方法，再次介紹BP算法相關(guān)的應用領(lǐng)域，最后進行總結(jié)。（剩余3722字）