BP神经网络在查询结果排名中的应用
bp使用方法

bp使用方法
BP(Back Propagation)是一种常用的神经网络训练算法,用于训练多层感知器(MLP)等神经网络。
以下是BP的用方法:
1.初始化神经网络:首先,需要初始化一个神经网络,包括输入层、隐藏层和输出层。
每个层包含一定数量的神经元,每个神经元都通过权重与其他神经元相连。
权重初始化为随机值。
2.前向传播:输入数据通过输入层进入神经网络,然后依次经过隐藏层和输出层,最终得到输出结果。
在前向传播过程中,每个神经元将输入值与其权重相乘,加上偏置项,然后通过激活函数得到输出值。
3.计算误差:根据实际标签和神经网络的输出结果,计算误差。
误差是实际标签与输出结果之间的差异,通常使用平方误差或交叉熵误差等函数计算。
4.反向传播:根据计算出的误差,通过反向传播算法更新神经网络的权重。
反向传播算法将误差从输出层逐层反向传播到输入层,并根据梯度下降法更新权重。
5.迭代训练:重复步骤2-4多次,直到神经网络的输出结果收敛或达到预设的训练轮数。
在每次迭代中,权重都会被更新以减小误差。
6.测试与预测:训练完成后,可以使用测试数据对神经网络进行测试或进行预测。
将测试数据输入神经网络,得到输出结果,并根据输出结果进行评估和比较。
BP算法是一种监督学习算法,需要使用已知标签的数据进行训练。
在训练过程中,需要注意选择合适的激活函数、学习率和迭代次数等参数,以获得最佳的训练效果。
同时,为了避免过拟合和欠拟合等问题,可以使用正则化、Dropout 等技术来优化神经网络的性能。
bp神经网络的应用综述

bp神经网络的应用综述近年来,人工神经网络(ANN)作为一种神经网络形式在不断发展,因其计算能力强,对现实世界较好地识别和适应能力,已得到越来越广泛的应用,其中,BP神经网络是最典型的人工神经网络之一。
BP神经网络是指以马尔可夫随机过程为基础的反向传播算法,具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点,具有非常广泛的应用场景。
它可以用来解决实际问题。
首先,BP神经网络可以用来解决分类问题。
它可以根据给定的输入向量和输出向量,训练模型以分类相关的输入特征。
这种模型可以用来解决工业控制问题、专家系统任务等。
例如,BP神经网络可以用来识别照片中的面孔,帮助改进自动门的判断等。
此外,BP神经网络还可以用于计算机视觉,即以计算机图像识别的形式进行图像处理。
通常,计算机视觉技术需要两个步骤,即识别和分析。
在识别步骤中,BP神经网络可以被用来识别图片中的特征,例如物体的形状、大小、颜色等;在分析步骤中,BP神经网络可以用来分析和判断图片中的特征是否满足要求。
此外,BP神经网络还可以用于机器人技术。
它可以用来识别机器人环境中的物体,从而帮助机器人做出正确的动作。
例如,利用BP神经网络,机器人可以识别障碍物并做出正确的行动。
最后,BP神经网络还可以用于未来的驾驶辅助系统中。
这种系统可以利用各种传感器和摄像机,搜集周围环境的信息,经过BP神经网络分析,判断当前环境的安全程度,及时采取措施,以达到更好的安全驾驶作用。
综上所述,BP神经网络具有自组织学习、泛化、模糊推理的特点,拥有非常广泛的应用场景,可以用于分类问题、计算机视觉、机器人技术和驾驶辅助系统等。
然而,BP神经网络也存在一些问题,例如训练时间长,需要大量的训练数据,容易受到噪声攻击等。
因此,研究人员正在积极改进BP神经网络,使其能够更好地解决各种问题。
BP算法在网络性能评估中的应用

引 言
随 着 Itre 技 术 和 网 络 业 务 的 飞 速 发 展 。用 户 nent
间 。 延 迟 由 固 定 延 迟 和 可 变 延 迟 两 部 分 组 成 , 定 延 固
迟 基 本不变 , 由传播 延迟 和传 输 延迟 构成 : 可变 延迟
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摘
要 :本 文 利 用神 经 网 络 B 算 法 建 立 网络 性 能 评 估 的 数 学 模 型 , 用各 性 能指 标 作 为 其 输 入 , 络 性 能 P 采 网
数 逼近 、 式识 别 、 据压 缩等领 域有广 泛的应用 。 模 数
用 于 系 统 设 计 、 置 、 作 和 维 护 的 参 数 进 行 测 量 所 配 操 得到 的结果 。 网络 性 能 是 与 终 端 性 能 以 及 用 户 的操 作 无 关 的 , 网 络 本 身 特 性 的 体 现 , 以 由 一 系 列 的 性 是 可 能参 数来测 量 和描述 。
BP神经网络方法在院系教学质量评价中的应用

中国科教创新导刊I 科教研究中国科教创新导刊2008N O .29C hi na Educa t i on I nnov at i on H er al d所谓教学质量评价,就是利用教育评价的理论和技术对教学过程及其结果是否达到一定质量要求所做出的价值判断。
目的是促进教学质量不断提高和对被评价对象作出某种资格的证明[1,2]。
由于教学是综合了教与学的动态过程,影响教学质量的因素很多,加上这些因素的影响程度也不尽相同,因此,评价的结果很难用一个精确的数学解析式来表示,它是属于非线性的分类问题,这就给综合评价带来了很大的困难。
在以往的评价体系中,多是采用直接建立评价系统的数学模型,如层次分析法、聚类分析、灰色系统、模糊综合评判法等,但这些方法在评估过程中难以排除各种随机性和主观性,易造成评价结果失真和偏差。
基于教学质量评价的非线性特征,为了克服人为的主观随意性,使得评估结果更加准确有效,本文利用神经网络理论建立教学质量评价模型,由于B P 神经网络自学习、自适应能力非常强大,能充分利用样本信息和数据,通过高度的非线性映射,能从根本上克服教学质量评价过程中建模与求解的困难,具有时间短、速度快、准确度高等优点,是进行教学质量评价的有效方法[3]。
1院系教学质量评价指标体系的建立根据院系教学质量评价自身的特点,遵循目的性、全面性、可行性、稳定性等评价原则构建了如下的院系教学质量评价指标体系,其中包括5个一级指标,15个二级指标和31个三级指标[4]。
该指标体系较全面的反映了院系教学质量的影响因素,且各影响因素都能进行量化处理,其中各指标权重通过专家调查法和A H P 法得到。
2基于B P 神经网络的院系教学质量评价2.1BP 神经网络方法介绍BP 网络是一种单向传播的多层前向网络,是一种具有三层或三层以上的神经网络,包括输入层、中间层(隐层)、输出层。
上下层之间实现全连接,而每层神经元之间无连接。
B P 网络的传递函数要求必须是可微的,常用的有Si gm oi d 型的对数、正切函数或线性函数。
ARIMA模型与BP神经网络模型在铁路春运客流量预测中的应用——以广东省为例

技术平台ARIMA模型与BP神经网络模型在铁路春运客流量预测中的应用——以广东省为例江天河(河海大学公共管理学院,江苏 南京 211100)摘 要:春运是我国独有的社会现象,铁路则是春运最重要的交通方式。
预测春运客流量对春运工作的有序、高效、高质量开展具有参考意义。
结合自回归移动平均模型和神经网络的特性,建立ARIMA模型和BP神经网络模型,对春运大省广东铁路春运客流量预测。
结果显示:未来五年广东省铁路春运客流量将持续增加且保持较高增速,预计到2020年突破3500万人次。
关键词:春运;ARIMA模型;BP神经网络模型0 引言自20世纪80年代中后期开始,春节前后交通运输压力骤增,春运问题出现在人们的视野之中,并逐步成为一种独特的社会现象,引起各界广泛关注。
从相关文献来看,目前学界对春运的研究可分为以下几类:(1)社会学、管理学视角,如对春运旅客等候行为的建模和仿真研究、系统工程、安全风险管理与组织改进;(2)地理学、人口学与城乡研究,如发掘春运人口流动背后的转型期中国城市网络结构特征,或分析人口流动和迁移问题;(3)对于春运的经济学思考,如交通方式、售票方式的选择等;(4)春运及与之相关的环境问题之思考;(5)对于春运发展的总结、未来趋势分析和预测,包括定性和定量两种形式。
其中,对于春运铁路客流量定量预测方面的研究方法主要有:指数平滑预测、灰色模型预测、自回归预测、马尔可夫链模型预测等。
1 选题与研究方法春运是较为特殊的客流运输过程。
节前主要由经济发达地区流向欠发达地区,节后则相反。
民工、学生和探亲者在刚性需求下构成了春运客流量的三大主体。
在全国春运客流量排名中,广东省常年位居第一。
从四川、河南、安徽等地外来的剩余农村劳动力在春节前后的返乡和再进城行为,大幅增加了该省春运客流量。
春运的交通方式分为公路、铁路、水路和民航。
基于春运平均运距大于全年平均运距且末端分散这一特性,铁路运输成为春运的首要交通方式:与民航相比,运能大、通达度高;与公路相比,运距长,受天气影响小;与水路相比,运速快、覆盖面广。
BP神经网络原理及其在医学统计应用中的设计技巧

△通讯作者。
j j 5@综述B P 神经网络原理及其在医学统计应用中的设计技巧潍坊医学院卫生统计教研室(261042) 王俊杰 陈景武△ 人工神经网络作为智能信息处理的工具之一,有着很强的适应性、高度的容错性及强大的功能等优点,在医学统计中有着广阔的应用前景。
它是模仿人的大脑神经系统信息处理功能的智能化系统,由简单处理单元(神经元)联接构成的规模庞大的并行分布式处理器,根据其网络拓扑结构,可分为四种类型:(1)前向网络、有反馈的前向网络、层内互联前向网络和全互联或部分互联网络。
本文探讨的B P 神经网络(简称B P 网络)是指基于误差反向传播算法的多层前向网络,目前应用较广泛。
B P 网络的拓扑结构及BP 算法的基本原理BP 网络通常含有输入层、隐含层(中间层)和输出层,每层均包括多个神经元(即节点),输入层与输出层各有一层,隐含层根据需要可以设多层,也可不设,不含隐含层的称为单层BP 网络。
神经元之间通过权相互连接,前一层神经元只对下一层神经元起作用,同层神经元之间无相互作用,权值大小代表上一级神经元对下一级神经元的影响程度。
网络中作用于神经元的激励函数通常采用的是S 型函数(Sigmoid 可微函数)式1实际上就是logi stic 回归中概率的表达式。
f (x )=(1+e-Qx )-1(1)式中Q 为调节激励函数形式的参数,称增益值,Q 值越大,S 形曲线越陡峭;反之,曲线越平坦,通常取Q =1。
BP 算法(Back Propagation )是为了解决多层前向神经网络的权值调整而提出来的,也称为反向传播算法,即网络权值的调整规则是向后传播学习算法,具体来说,B P 算法是建立在梯度下降法的基础上的,学习过程由正向传播和反向传播组成,在正向传播过程中,输入信息由输入层经隐含层逐层处理,并传向输出层,如果输出层得不到期望的输出,则转入反向传播,逐层递归计算实际输入与期望输入的差即误差,将误差信号沿原来的连接通道返回,通过修改各层神经元的权值,最终使得误差信号最小。
BP神经网络算法在个性化搜索排名中的应用
关键词 的搜索 结果经 过特定 的排序 算法返 回给用户 。
2 2 通 用 排 序 算 法 .
在 引 言 里 我 们 提 到 了 全 球 最 大 搜 索 引 擎 提 供 商 Go ge ol 进 入 搜 索 引 擎 时 代 , 以 说 我 们 的 生 活 已 经 离 不 开 搜 索 引 可 a e a k M, 网 或 页 , 擎 。 当前 流 行 的 搜 索 引 擎 , Go ge等 搜 索 能 力 已 经 非 常 的 P g R n 又 被 译 作 “ 页 级 别 ” 者 “ 面 等 级 ” 以 如 ol 强 大 , 以 说 “ 有 想 不 到 , 有 搜 不 到 ” 而 且 检 索 时 间 通 下 简 称 P 是 G o l 创 始 人 之 一 的 拉 里 ・ 奇 申请 的 专 利 可 只 没 , R, o ge 佩 常 在 0 1 以 内 。 对 于 现 在 的 搜 索 引 擎 而 言 , 重 要 的 问 技 术 。 它 的核 心 思 想 是 一 个 网 页 的 质 量 和 重 要 性 可 以 通 过 .秒 最 题不是 能否将所 有资 源索引 到 , 者 检索 速 度是 否 快捷 , 或 最 重 要 的 问 题 是 如 何 将 符合 搜 索 要 求 的 结 果 呈 现 给 用 户 。 面 对 成 指 数 倍 增 长 的 网 络 信 息 洪 流 , 们 通 过 “ 键 词 ” 种 人 关 这 传 统 的 搜 索 方 式 检 索 到 的 网 页 , 辄 数 百 万 。 如 何 在 这 浩 动 其 他 网 页 对 其 超 文 本 连 接 的 数 量 来 衡 量 。 一 个 网 页 被 其 他
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Pa e n T 技 术 在 很 大 程 度 上 避 免 和 减 少 了 人 为 因 g Ra k M
BP算法及其优缺点
BP算法及其优缺点BP算法,即反向传播算法(Backpropagation algorithm),是一种在人工神经网络中被广泛应用的训练算法。
它通过将误差从网络的输出层反向传播到输入层,来调整网络中的连接权值,以达到学习和逼近目标函数的目的。
BP算法的步骤如下:1.初始化网络的连接权值2.将输入样本送入网络,通过前向传播计算得到输出结果3.计算输出层的误差,并将误差反向传播到隐藏层和输入层4.根据误差调整连接权值5.重复步骤2-4,直到达到停止条件(如误差小于一些阈值或达到最大迭代次数)BP算法的优点包括:1.强大的拟合能力:BP算法适用于解决非线性问题,能够学习和逼近各种复杂的函数关系。
2.广泛适用性:BP算法可以应用于多种不同的学习任务,包括分类、回归、聚类等。
3.支持并行计算:BP算法可以通过多个节点同时计算数据的梯度,从而加速训练过程。
然而,BP算法也存在一些缺点:1.容易陷入局部最优解:BP算法的目标是最小化误差函数,但是由于其基于梯度下降的策略,容易陷入局部最优解而无法收敛到全局最优解。
2.训练速度慢:BP算法通常需要大量的训练样本和迭代次数才能达到较好的学习效果,造成了训练速度较慢。
3.对初始权值敏感:BP算法的性能受到初始权值的影响,不同的初始权值可能导致不同的训练结果。
4.容易出现过拟合问题:BP算法在训练样本数量较少或网络结构过于复杂的情况下,容易出现过拟合现象。
针对这些缺点,研究者们提出了一些改进和优化的方法,如使用正则化技术来减小过拟合的风险、采用随机梯度下降来加速训练速度、引入动量项来增加学习的稳定性等。
综上所述,BP算法是一种经典的人工神经网络训练算法,具有强大的拟合能力和广泛的适用性。
但是它也存在一些缺点,如容易陷入局部最优解、训练速度慢、对初始权值敏感等。
在实际应用中,我们需要根据具体问题的特点和需求,综合考虑优缺点,在算法的改进和优化上进行进一步的研究和探索。
基于BP神经网络的学生成绩预测方法研究
基于BP神经网络的学生成绩预测方法研究周剑薛景韩崇肖甫孙力娟摘要:利用已有成绩对未来成绩进行准确预测,对提高教学质量有重大意义。
文章提出了基于BP神经网络的学生成绩预测方法,并将其应用于南京邮电大学C语言课程的期末成绩预测,以及某高中高考成绩预测。
通过对比分析,说明该方法的应用条件,验证该方法的有效性。
最后分析该方法应用于教学的具体方式。
关键词:成绩预测; BP神经网络; 大学课程成绩; 高中高考成绩; 教学质量G642 文献标志码:A :1006-8228(2018)12-71-04Abstract: It is of great significance to improve the teaching quality by accurately predicting future performance with existing performance. The student performance prediction method based on BP neural network is proposed in this paper. And the proposed method is applied to the final performance prediction of C programming language course in Nanjing University of Posts and Telecommunications, and the performance prediction of college entrance examination in a high school. Through comparison and analysis, the application condition of the proposed method is illustrated, and the effectiveness of the proposed method is verified. Finally, the specific application of the proposed method in teaching is analyzed.Key words: performance prediction; BP neural network; college courses performance; college entrance examination performance; teaching quality0 引言学生成绩是评价教学质量的重要依据。
BP神经网络在数据预测中的应用
BP神经网络在数据预测中的应用盛仲飙【期刊名称】《软件导刊》【年(卷),期】2016(015)001【摘要】Data prediction is a process of estimating the future data based on analyzing existing data .T he paper first intro-duces the importance of forecasting and commonly used method ,then introduces the principle and structure of BP network , and finally process of BP network prediction method is presented and simulated in Matlab .The experimental results show that the method can acquire better prediction results .%数据预测是在分析现有数据的基础上来估算推测未来数据的过程.首先介绍了预测的重要性及常用方法 ,接着介绍了BP神经网络的原理以及结构 ,最后进行了BP网络预测方法应用 ,并在Matlab中进行了仿真.经实验验证 ,该方法可以获得较好的预测效果.【总页数】2页(P147-148)【作者】盛仲飙【作者单位】渭南师范学院数学与信息科学学院,陕西渭南714000【正文语种】中文【中图分类】TP392【相关文献】1.BP神经网络主成分分析在试飞数据预测中的应用 [J], 陆兵焱;陈友龙;李映颖2.BP神经网络在气象数据预测研究中的应用 [J], 任志鸿3.BP神经网络在测井数据预测原煤灰分中的应用 [J], 谢小国;曹莉苹4.Bp神经网络在煤矿监测数据预测中的应用 [J], 史会余;孟凡荣5.BP神经网络在数据预测中的应用 [J], 盛仲飙因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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展 。搜 索 引 擎 起 到 了信 息 导 航 的作 用 , 成 为 人 们 获 取 已 信息 的有 效工具 。但是 网站的信 息量 呈爆 炸趋 势增长 , 每 天 都 有 大 量 新 的 网 页 出 现 , 得 搜 索 引 擎 对 信 息 的 覆 使 盖 率 和 搜 索 出 结 果 的相 关 性 、 确 性 在 整 体 上 呈 下 降 趋 准
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本 文 讨论 了 B 神经 网络在 搜 索结 果 排 名 中应 用 , P
反 向 推 理 出 搜 索 词 与 隐 藏 层 在 相 关 性 上 的 紧 密 程 度 以
Li Xi o u a ( l g o Ifr t n ce c a d e h oo y,ia Unv ri Gu n z o 5 0 0 C ia) Col e f nomai S in e n T c n lg Jn n e o iest y, a gh u 0 0, hn 1
上 的 紧 密 程 度 1。最 终 的结 果 取 决 于 被 逐 渐 纠 正 的 连 接 3 1
强 度 , 此 只要 有 人 执 行 搜 索 , 从 结 果 中 选 择 链 接 , 因 并 就 对 该 网络 进 行 训 练 。
其中, k为 迭 代 次 数 。 阈值 修 正 :
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的深 入 了解 ,设 计 并 实 现 了 用 B P神 经 网 络 对 站 内 搜 索
结果 进行 排 名 , 用 户得 到更好 的体验 。 让
2 用 于 对 查 询 结 果 排 名 的神 经 网络 的 设 计
神 经 网 络 可 以 有 多 个 中 间 层 , 过 在 本 文 中 , 使 不 只 用 一 层 。对 输 入 的 组 合 结 果 就 是 一 组 单 词 , 此 可 以 将 因 这 一 层 看 作 是 “ 询 层 ” 图 2是 本 文 神 经 网 络 的 结 构 。 查 。 所 有 位 于 输 入 层 中 的 节 点 都 与 所 有 位 于 隐 藏 层 中 的 节 点 相 连 , 所 有 位 于 隐 藏 层 中 的 节 点 也 都 与 所 有 位 于 输 而
Ke y wo d r s: n u a ew r s B l o i m ;s a c e u t a k n e rln t ok ; P ag r h t e r h r s l;r n i g
随 着 信 息 技 术 的 快 速 发 展 , 联 网 已 经 成 为 人 们 获 互 知 信 息 的 重 要 渠 道 。 对 一 些 门 户 网 站 庞 大 复 杂 的 信 息 面 资 源 , 依 靠 浏 览 器 浏 览 的 方 式 来 获 得 所 关 心 的 信 息 是 仅
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其 中, 为训 练样本 的个数 , P r 网 页 节 点 的 个 数 , 为 该 t为 t l
网 页 节 点 的 真 实 值 ( 一 化 后 的 实 际 权 重 ) 归 。 输 出层 到 隐 层 的 修 正 。误 差 公 式 为 :
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B P神 经 网络 在 查询 结 果排 名 中的应 用
刘 晓
( 南大 学 信 息科 学技 术 学 院 , 东 广 州 500 ) 暨 广 10 0
摘 要 : 介 绍 了利 用 B P神 经 网 络 对 查 询 结 果 进 行 排 名 ,通 过 了解 人 们 在 得 到 搜 索 结 果 以 后 都 点 了哪 些 链 接 , P神 经 网络 会 将 搜 索 过 程 与 搜 索 结 果 关 联 起 来 , 利 用 这 些 信 息 来 改 变搜 索 结 果 的 排 B 列 顺 序 , 用 户得 到 更好 的搜 索体验 。 让 关 键 词 :神 经 网 络 ; P算 法 ; 索 结 果 ; 名 B 搜 排
非 常 困 难 的 , 就 促 使 了 站 内搜 索 引 擎 的 出 现 和 快 速 发 这
个 权 相 相 联 。 学 习 阶 段 , 过 调 整 神 经 网络 的 权 , 得 在 通 使
能 够 预 测 输 入 样 本 的 正 确 类 标 号 来 学 习 。由于 单 元 之 间 的 连 接 , 经 网络 学 习 又 称 连 接 者 学 习 。 神 经 网 络 需 要 神 很 长 的训练 时间 , 因而 对 于 有 足 够 长 训 练 时 间 的 应 用 更 合 适 。 需要 大量 的参数 , 些 通常 主要靠经 验确 定 , 它 这 如 网 络 拓 扑 或 “ 构 ”2 结 _。 _ 神 经 网络 的 一 个 例 子 如 图 1所 示 。输 入 对 应 于 对 每
对 排 名 的影 响 权 重 , 示 的 是 关 键 词 节 点 的 阈 值 。 表 ( 计 算 网 页 的排 名 权 重 : 2)
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图 1 神 经 网 络 结构
其 中 , 示 第 1个 网 页 的 排 名 权 重 , 表 示 的 是 Wod O表 r
1 K y rsi与 第 1个 网 页 的 连 接 权 ; + eWod [] i表 示 的 是 网 页 节 点 的阈值 。
索 是 未 来 发 展 的 必 然 趋 势 …。 本 文 通 过 对 B 神 经 网 络 P
输 入 到 另 一 个 隐 藏 层 ; 此 下 去 。 隐 藏 层 的 数 量 是 任 意 如 的 , 管 实 践 中通 常 只 用 一 层 。 最 后 一 个 隐 藏 层 的 加 权 尽
输 出作 为 构 成 输 出 层 的单 元 的输 入 。 出 层 发 布 给 定 样 输
1 P神 经 网络 概 述 B
神 经 网络最 早是 由心 理学 家 和神 经学 家提 出 的 , 旨 在 寻 求 开 发 和 测 试 神 经 的 计 算 模 拟 。 粗 略 地 说 , 经 网 神 络 是 一 组 连 接 的 输 入 / 出 单 元 ,其 中每 个 连 接 都 与 一 输
《 型 机 与 应 用 》2 1 微 0 2年 第 3 1卷 第 5期
出层 中的节 点相连 。
为 了 让 神 经 网络 得 到 最 佳 查 询 结 果 , 文 将 与 查 询 本 条件 中 出现的单词 对应 的输入节 点设值 为 1 。这 些 节 点 的 输 出端 开 启 后 , 试 图 激 活 隐 藏 层 , 应 地 位 于 隐 藏 会 相
层 中 的 节 点 如 果 得 到 一 个 足 够 强 力 的 输 入 , 会 触 发 其 就 输 出端 , 试 图 激 活 位 于 输 出 层 中 的 节 点 。位 于 输 出 层 并
中 图 分 类 号 :T 13 P 8 文 献 标 识 码 :A 文 章 编 号 :17 — 7 0( 0 2) 5 0 8 — 2 64 72 2 1 0 — 07 0
Ap l a i n o e r ln t r s i a k n e r h r s l p i t f BP n u a e wo k n r n i g s a c e u t c o
Ab ta t s r c :T i p p r p e e t to f r n i g s ac e u h o g B e r l n t o k .T r u h c l c h n o a in o h s a e r s n s a me h d o a kn e r h r s h t r u h P n u a e w r s h o g ol t te i fr t f e m o wh t t e l k u e l k a tr t e e h e r h e u t BP Ne r l Newo k l s o it h e r h n r c s n e r h r s l , a h i s r e i f h y g t t e s a c rs l, n c e u a t r s wi a s ca e t e s a c i g p o e s a d s a c e u t l a d u e t i if r ain c a g h a k n f r s l, i r v s r e p r n e n s hs no m t h n e t e rn i g o e u t mp o e u e x ei c . o e
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中 的 节 点 将 处 于 不 同程 度 的 活 跃 状 态 , 以利 用 其 活 跃 可
影响权修 正 :
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程 度 来 判 断 一 个 U L与 原 查 询 中 出 现 的单 词 在 相 关 性 R
及 隐 藏 层 对 搜 索 结 果 排 序 的 影 响 权 重 , 搜 索 引 擎 更 具 使
图 3 应 用 示 例
智 能化 , 高 了搜索 的精度 与灵活性 。 提
参 考 文 献
B P神 经 网 络 学 习 用 户 搜 索 习 惯 过 程 如 下 :
( ) 户 输 入 查 询 词 w r 1 或 者 查 询 词 组 w r 1 1用 od ( od , w r … ) od 2 ,搜 索 引擎 根据 该 词 与 查 询层 之 间 的连 接 权 重 计 算 隐 层 节 点 的输 出 ( 际 上 表 示 的 是 第 i 搜 索 词 与 第 实 个 个 查 询 层 之 间 的关 联 程 度 )1 作用 函数 采 用 经 验 函数 : [ 4 。