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1、實用標(biāo)準(zhǔn)文案精彩文檔實驗名稱:班級名稱:專 業(yè):姓 名:學(xué) 號:聯(lián)系電話:計算智能實驗報告BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法實驗一、實驗?zāi)康?)編程實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法;2)探究BP算法中學(xué)習(xí)因子算法收斂趨勢、收斂速度之間的關(guān)系;3)修改訓(xùn)練后BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分連接權(quán)值,分析連接權(quán)值修改前和修改后對相 同測試樣本測試結(jié)果,理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分布存儲等特點。二、實驗要求按照下面的要求操作,然后分析不同操作后網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果。1)可修改學(xué)習(xí)因子2)可任意指定隱單元層數(shù)3)可任意指定輸入層、隱含層、輸出層的單元數(shù)4)可指定最大允許誤差e5)可輸入學(xué)習(xí)樣本(增加樣本)6)可存儲訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)各神經(jīng)元之間的連接權(quán)值矩陣;7)修改訓(xùn)練后
2、的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分連接權(quán)值,分析連接權(quán)值修改前和修改后對 相同測試樣本測試結(jié)果。三、實驗原理1明確BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的基本思想如下:2明確BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法步驟和流程如下:四、實驗內(nèi)容和分析1. .實驗時建立三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入節(jié)點2個,隱含層節(jié)點2個,輸出節(jié)點1個,輸入訓(xùn)練樣本如下表:輸入值輸出0.00.00.00.01.01.01.00.01.01.01.00.0學(xué)習(xí)因子分別為0.5和0.6,最大允許誤差0.012. 訓(xùn)練結(jié)果:訓(xùn)練次數(shù)3906 ,全局誤差0.0099955輸入層與隱含層連接權(quán)值為-5.256265.04393-5.351865.43925隱含層與輸出層連接權(quán)值為7.7951
3、7-7.43036隱含層神經(jīng)元閾值為-2.771052.78374輸出層神經(jīng)元閾值為3.480783. 輸入測試樣本為0.05 0.10.20.90.86 0.95輸出測試結(jié)果為0.046 0.7860.043可見網(wǎng)絡(luò)性能良好,輸出結(jié)果基本滿足識別要求。4. 改變學(xué)習(xí)因子學(xué)習(xí)因子決定每一次循環(huán)訓(xùn)練中所產(chǎn)生的權(quán)值變化量。大的學(xué)習(xí)因子可能導(dǎo)致系統(tǒng)的不穩(wěn)定;但小的學(xué)習(xí)因子導(dǎo)致較長的訓(xùn)練時間, 可能收斂很慢,不過能 保證網(wǎng)絡(luò)的誤差值不跳出誤差表面的低谷而最終趨于誤差最小值。 所以一般情況 下傾向于選取較小的學(xué)習(xí)速率以保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性。5. 改變輸入層、隱含層、輸出層的單元數(shù)當(dāng)隱含層節(jié)點個數(shù)為3時,相同
4、訓(xùn)練樣本和測試樣本,得到測試結(jié)果為0.0450.7990.039訓(xùn)練次數(shù)3742 ,全局誤差0.0099959可見,改變輸入層、隱含層、輸出層的單元數(shù),即改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),可以改善網(wǎng)絡(luò)性能,增加隱含層節(jié)點個數(shù)可以更好的提取模式特征,識別結(jié)果更精確,但網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度增加,可能不穩(wěn)定。6. 最大允許誤差£控制網(wǎng)絡(luò)識別精度。選取較大值學(xué)習(xí)速度加快,但精度降低;選取較小值,學(xué)習(xí)速度變慢,精度 提高,但可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)無法收斂到允許的誤差范圍。7. 增加學(xué)習(xí)樣本在基本實驗的基礎(chǔ)上,增加一個學(xué)習(xí)樣本 0.1 1.0 1.0后,訓(xùn)練次數(shù)變增加為18982 ,全局誤差為0.0099993 ,相同測試樣本,測試結(jié)果為0.0050.8060.002網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度降低,識別精度大大提高。另外,改變學(xué)習(xí)樣本個數(shù),將改變原有訓(xùn)練結(jié)果。8. 改變部分連接權(quán)值將初始訓(xùn)練結(jié)果輸入層與隱含層連接權(quán)
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