浅谈BP人工神经网络概要
BP人工神经网络试验报告一
学号：北京工商大学人工神经网络实验报告实验一基于BP算法的XX及Matlab实现院（系）专业学生姓名成绩指导教师2011年10月一、 实验目的：1、 熟悉MATLAB 中神经网络工具箱的使用方法；2、了解BP 神经网络各种优化算法的原理；3、掌握BP 神经网络各种优化算法的特点；4、掌握使用BP 神经网络各种优化算法解决实际问题的方法。
二、实验内容：1 案例背景1.1 BP 神经网络概述BP 神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。
在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。
每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。
如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP 神经网络预测输出不断逼近期望输出。
BP 神经网络的拓扑结构如图1.1所示。
图1.1 BP 神经网络拓扑结构图图1.1中1x ,2x , ……n x 是BP 神经网络的输入值1y ,2y , ……n y 是BP 神经的预测值,ij ω和jk ω为BP 神经网络权值。
从图1.1可以看出,BP 神经网络可以看成一个非线性函数,网络输入值和预测值分别为该函数的自变量和因变量。
当输入节点数为n ,输出节点数为m 时,BP 神经网络就表达了从n 个自变量到m 个因变量的函数映射关系。
BP 神经网络预测前首先要训练网络,通过训练使网络具有联想记忆和预测能力。
BP 神经网络的训练过程包括以下几个步骤。
步骤1:网络初始化。
根据系统输入输出序列()y x ,确定网络输入层节点数n 、隐含层节点数l ,输出层节点数m ,初始化输入层、隐含层和输出层神经元之间的连接权值ij ω和jk ω,初始化隐含层阈值a ,输出层阈值b ,给定学习速率和神经元激励函数。
步骤2:隐含层输出计算。
根据输入向量x ,输入层和隐含层间连接权值ij ω以及隐含层阈值a ,计算隐含层输出H 。
式中, l 为隐含层节点数; f 为隐含层激励函数,该函数有多种表达形式,本章所选函数为:步骤3:输出层输出计算。
浅谈BP人工神经网络
浅谈ＢＰ人工神经网络人工神经网络有很多模型，但是目前应用最广泛的、基本思想最直观、最容易理解的是前馈神经网络中的误差逆传播学习算法（Error Back Propagation）,简称为BP神经网络。
它是前馈神经网络中的核心部分，也是最精华的部分。
标签：神经元；神经网络；局限性一、人工神经网络的基本原理人工神经网络或称作连接模型(Connectfonist-Model)，是对人脑或自然神经网络(NaturalNeuralNet-work)若干基本特性的抽象和模拟。
人工神经网络以大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方面的功能。
参照生物神经元网络发展起来的人工神经网络现已有许多种类型，但它们中的神经元结构是基本相同的。
（一）生物神经元的结构与功能1.生物神经元的结构。
生物神经元有一条轴突和若干树突，它通过轴突与其它细胞的树突相连接。
树突是脑神经元的输入器，轴突则是信息传递的通道。
生物神经元有兴奋和抑制两种状态，每一个神经元都是在与之相连的兴奋性突触和抑制性突触共同作用下活动的。
它本身的兴奋和抑制作用又对其他神经元产生作用。
当神经元接受到大量的兴奋性突触传来的信息时，信息被综合处理后神经元膜电位升高，超过一定阈值时，神经元被激活，细胞体产生输出信息。
但神经元没有接收到信息或者接收到信息经综合后没能超过阈值，神经元则处于抑制状态。
只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。
无论什么时候达到阈值电平，神经元就产生一个全强度的输出脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。
这时的神经元就称为被触发。
学习发生在突触附近，而且突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。
2.生物神经元的功能。
第一，空间整合功能。
神经元对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动具有空间整合功能，两种功能相互结合，具有时空整合的输入信息处理功能；第二，兴奋与抑制状态。
神经元具有两种常规工作状态，首先是兴奋：当传入冲动的时空整合结果使得细胞膜电位升高，并超过被称为动作电位的阈值时，细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，用“1”表示；其次是抑制：当输入没有达到阈值时，细胞进入抑制状态，无神经冲动输出，用“0”表示；第三，学习、遗忘和疲劳。
BP人工神经网络的基本原理模型与实例
BP人工神经网络的基本原理模型与实例BP（Back Propagation）人工神经网络是一种常见的人工神经网络模型，其基本原理是模拟人脑神经元之间的连接和信息传递过程，通过学习和调整权重，来实现输入和输出之间的映射关系。
BP神经网络模型基本上由三层神经元组成：输入层、隐藏层和输出层。
每个神经元都与下一层的所有神经元连接，并通过带有权重的连接传递信息。
BP神经网络的训练基于误差的反向传播，即首先通过前向传播计算输出值，然后通过计算输出误差来更新连接权重，最后通过反向传播调整隐藏层和输入层的权重。
具体来说，BP神经网络的训练过程包括以下步骤：1.初始化连接权重：随机初始化输入层与隐藏层、隐藏层与输出层之间的连接权重。
2.前向传播：将输入向量喂给输入层，通过带有权重的连接传递到隐藏层和输出层，计算得到输出值。
3.计算输出误差：将期望输出值与实际输出值进行比较，计算得到输出误差。
4.反向传播：从输出层开始，将输出误差逆向传播到隐藏层和输入层，根据误差的贡献程度，调整连接权重。
5.更新权重：根据反向传播得到的误差梯度，使用梯度下降法或其他优化算法更新连接权重。
6.重复步骤2-5直到达到停止条件，如达到最大迭代次数或误差小于一些阈值。
BP神经网络的训练过程是一个迭代的过程，通过不断调整连接权重，逐渐减小输出误差，使网络能够更好地拟合输入与输出之间的映射关系。
下面以一个简单的实例来说明BP神经网络的应用：假设我们要建立一个三层BP神经网络来预测房价，输入为房屋面积和房间数，输出为价格。
我们训练集中包含一些房屋信息和对应的价格。
1.初始化连接权重：随机初始化输入层与隐藏层、隐藏层与输出层之间的连接权重。
2.前向传播：将输入的房屋面积和房间数喂给输入层，通过带有权重的连接传递到隐藏层和输出层，计算得到价格的预测值。
3.计算输出误差：将预测的价格与实际价格进行比较，计算得到输出误差。
4.反向传播：从输出层开始，将输出误差逆向传播到隐藏层和输入层，根据误差的贡献程度，调整连接权重。
BP神经网络概述
BP神经网络概述BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外界输入的数据，隐藏层对输入层的信息进行处理和转化，输出层输出最终的结果。
网络的每一个节点称为神经元，神经元之间的连接具有不同的权值，通过权值的调整和激活函数的作用，网络可以学习到输入和输出之间的关系。
BP神经网络的学习过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
前向传播时，输入数据通过输入层向前传递到隐藏层和输出层，计算出网络的输出结果；然后通过与实际结果比较，计算误差函数。
反向传播时，根据误差函数，从输出层开始逆向调整权值和偏置，通过梯度下降算法更新权值，使得误差最小化，从而实现网络的学习和调整。
BP神经网络通过多次迭代学习，不断调整权值和偏置，逐渐提高网络的性能。
学习率是调整权值和偏置的重要参数，过大或过小的学习率都会导致学习过程不稳定。
此外，网络的结构、激活函数的选择、错误函数的定义等也会影响网络的学习效果。
BP神经网络在各个领域都有广泛的应用。
在模式识别中，BP神经网络可以从大量的样本中学习特征，实现目标检测、人脸识别、手写识别等任务。
在数据挖掘中，BP神经网络可以通过对历史数据的学习，预测未来的趋势和模式，用于市场预测、股票分析等。
在预测分析中，BP神经网络可以根据历史数据，预测未来的房价、气温、销售额等。
综上所述，BP神经网络是一种强大的人工神经网络模型，具有非线性逼近能力和学习能力，广泛应用于模式识别、数据挖掘、预测分析等领域。
尽管有一些缺点，但随着技术的发展，BP神经网络仍然是一种非常有潜力和应用价值的模型。
BP人工神经网络算法的探究及其应用
BP人工神经网络算法的探究及其应用
BP人工神经网络算法是一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很好的非线性拟合能力和适应性，被广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。
BP网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收外界输入的数据，隐藏层进行信息处理和转化，输出层则输出网络的结果。
BP算法主要包括前向传播和反向传播两个过程。
在前向传播过程中，网络通过输入层接收输入信息，经过隐藏层的处理后，产生输出结果。
在反向传播过程中，网络根据误差信号，将误差一步步向前传播，不断调整各个层次之间的连接权值，直至误差最小化，从而实现网络训练和学习。
BP网络算法具有很强的泛化能力和适应性。
它不需要先验知识，不断通过调整权值来精确匹配输入数据与输出结果之间的关系，适用于处理各种复杂的非线性问题。
BP算法还具有很好的稳定性和鲁棒性，在模型参数调整过程中不易陷入局部极小值，训练后的网络具有很强的泛化能力和鲁棒性。
BP神经网络算法已经成功应用于图像识别、自然语言处理、文本分类、金融风险评估等领域。
例如，基于BP算法的手写数字识别系统，在MNIST（美国国家标准与技术研究所）数据集上取得了较好的识别率，已经被广泛应用于银行卡号识别等场景；基于BP算法的股票预测模型，在对历史股票数据进行训练后，能够对未来股票价格变化做出预测，帮助金融从业人员做出更为准确的投资决策。
总之，BP神经网络算法作为一种基于反向传播原理的人工神经网络，具有很强的非线性拟合能力和适应性，能够广泛应用于各个领域。
预计在未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，BP算法将会带来更多的应用和领域的拓展。
BP神经网络的简要介绍及应用
BP神经网络的简要介绍及应用BP神经网络（Backpropagation Neural Network，简称BP网络）是一种基于误差反向传播算法进行训练的多层前馈神经网络模型。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每层都由多个神经元（节点）组成，并且每个神经元都与下一层的神经元相连。
BP网络的训练过程可以分为两个阶段：前向传播和反向传播。
前向传播时，输入数据从输入层向隐藏层和输出层依次传递，每个神经元计算其输入信号的加权和，再通过一个激活函数得到输出值。
反向传播时，根据输出结果与期望结果的误差，通过链式法则将误差逐层反向传播至隐藏层和输入层，并通过调整权值和偏置来减小误差，以提高网络的性能。
BP网络的应用非常广泛，以下是一些典型的应用领域：1.模式识别：BP网络可以用于手写字符识别、人脸识别、语音识别等模式识别任务。
通过训练网络，将输入样本与正确的输出进行匹配，从而实现对未知样本的识别。
2.数据挖掘：BP网络可以用于分类、聚类和回归分析等数据挖掘任务。
例如，可以用于对大量的文本数据进行情感分类、对客户数据进行聚类分析等。
3.金融领域：BP网络可以用于预测股票价格、外汇汇率等金融市场的变动趋势。
通过训练网络，提取出对市场变动有影响的因素，从而预测未来的市场走势。
4.医学诊断：BP网络可以用于医学图像分析、疾病预测和诊断等医学领域的任务。
例如，可以通过训练网络，从医学图像中提取特征，帮助医生进行疾病的诊断。
5.机器人控制：BP网络可以用于机器人的自主导航、路径规划等控制任务。
通过训练网络，机器人可以通过感知环境的数据，进行决策和规划，从而实现特定任务的执行。
总之，BP神经网络是一种强大的人工神经网络模型，具有较强的非线性建模能力和适应能力。
它在模式识别、数据挖掘、金融预测、医学诊断和机器人控制等领域有广泛的应用，为解决复杂问题提供了一种有效的方法。
然而，BP网络也存在一些问题，如容易陷入局部最优解、训练时间较长等，因此在实际应用中需要结合具体问题选择适当的神经网络模型和训练算法。
BP神经网络的介绍
BP神经网络的简要介绍一、BP神经网络的提出；在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。
直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。
BP网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
（如图5.2）二、BP神经网络的基本算法；BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。
输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。
当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。
误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。
周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。
具体步骤如下；1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。
2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
BP神经网络优缺点的讨论
BP神经网络优缺点的讨论BP神经网络是一种常见的人工神经网络，因其具有训练速度快、分类精度高等优点而被广泛应用在各种领域。
然而，BP神经网络也存在着一些缺点。
优点：1. 易于训练：BP神经网络采用误差反向传递算法，可以较快地完成模型的训练过程，同时能够对训练数据进行自适应调整，从而提高分类精度。
2. 适用性广泛：BP神经网络可以用于各种分类、回归等问题，包括图像处理、语音识别、自然语言处理等领域，同时可以适用于多种数据类型，如数值型、文本型等。
3. 鲁棒性强：BP神经网络能够自适应地处理噪声和错误信息，并且能够较好地处理数据中的缺失值。
4. 结构简单易实现：BP神经网络的结构相对简单，易于理解和实现，同时也便于对模型的拓展和改进。
1. 容易陷入局部最优解：BP神经网络的优化目标为最小化误差，但是其参数优化过程可能会出现陷入局部最优解的情况，而无法达到全局最优解。
2. 学习速度较慢：BP神经网络的训练过程需要大量的数据和时间来完成，而且需要通过多次迭代来优化网络参数，因此其学习速度相对较慢。
3. 对初始值敏感：BP神经网络的初始权重和偏置值会影响到模型最终的精度，因此需要进行较为精细的调整，而且有时需要多次随机初始化来选择较好的参数。
4. 难以解释：BP神经网络的内部结构过于复杂，难以解释为什么模型能够取得一定的分类精度，这会使得BP神经网络的应用和推广受到一定的限制。
总之，BP神经网络具有许多优点，如易于训练、适用性广泛、鲁棒性强和结构简单易实现等，但是它也存在着一些缺点，如容易陷入局部最优解、学习速度较慢、对初始值敏感和难以解释等。
这些缺点一方面会导致BP神经网络在某些情境下表现不佳，另一方面也为BP神经网络的拓展和改进提供了一定的思路和方向。
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２００８年第２２期（总第５００期）
学理论
ＸＵＥＬＩＬＵＮ
Ｎｏ．２２，２００８
Ｇｅｎｅｒａｌ．Ｎｏ．５００
浅谈ＢＰ人工神经网络
柴燕茹马岩
（哈尔滨商业大学
管理学院，哈尔滨
１５００２８）
摘要：人工神经网络有很多模型，但是目前应用最广泛的、基本思想最直观、最容易理解的是前馈神经网络
中的误差逆传播学习算法（ErrorBackPropagation）,简称为BP神经网络。
它是前馈神经网络中的核心部分，也是最精华的部分。
关键词：神经元；神经网络；局限性
文献标志码：A文章编号：1002—2589（2008）22—39—02中图分类号：
Q983+.6
一、人工神经网络的基本原理
人工神经网络或称作连接模型（Ｃｏｎｎｅｃｔｆｏｎｉｓｔ－Ｍｏｄｅｌ），是对人脑或自然神经网络（ＮａｔｕｒａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔ－ｗｏｒｋ）若干基本特性的抽象和模拟。
人工神经网络以大脑的生理研究成果为基础，其目的在于模拟大脑的某些机理与机制，实现某个方
参照生物神经元网络发展起来的人工神经网络现面的功能。
已有许多种类型，但它们中的神经元结构是基本相同的。
（一）生物神经元的结构与功能
１．生物神经元的结构。
生物神经元有一条轴突和若干树突，它通过轴突与其它细胞的树突相连接。
树突是脑神经元的输入器，轴突则是信息传递的通道。
生物神经元有兴奋和抑制两种状态，每一个神经元都是在与之相连的兴奋性突触和抑制性突触共同作用下活动的。
它本身的兴奋和抑制作用又对其他神经元产生作用。
当神经元接受到大量的兴奋性突触传来的信息时，信息被综合处理后神经元膜电位升高，超过一定阈值时，神经元被激活，细胞体产生
但神经元没有接收到信息或者接收到信息经综输出信息。
合后没能超过阈值，神经元则处于抑制状态。
只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。
无论什么时候达到阈值电平，神经元就产生一个全强度的输出脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。
这时的神经元就称
而且突触把经过一个神为被触发。
学习发生在突触附近，
经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。
２．生物神经元的功能。
第一，空间整合功能。
神经元对于同一时间通过不同突触传入的神经冲动具有空间整合功能，两种功能相互结合，具有时空整合的输入信息处理功能；第二，兴奋与抑制状态。
神经元具有两种常规工作状态，首先是兴奋：当传入冲动的时空整合结果使得细胞膜电位升高，并超过被称为动作电位的阈值时，细胞进入兴奋状态，产生神经冲动，由轴突输出，用“１”表示；其次是抑制：当输入没有达到阈值时，细胞进入抑制状态，
“０”表示；第三，学习、遗忘和疲劳。
由无神经冲动输出，用
于结构可塑性，突触的传递作用有增强，减弱和饱和，所以细胞具有相应的学习功能，遗忘或疲劳效应（饱和效应）。
可见，神经元并不是简单的双稳态逻辑元件，而是超级的微型生物信息处理机和控制机。
（二）人工神经元的组成和分类
人工神经元的组成。
人工神经元就是根据生物神经元
可以把神结构而设计出来的。
根据神经元的特性和功能，
经元抽象为一个简单的数学模型。
它有四个基本要素：ａ．一组连接，连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示
可以求出各输入单激活，为负表示抑制。
ｂ．一个求和单元，
元的加权和。
ｃ．一个非线性激活函数，起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内（通常限制在Ｏ和１之前或－１到＋ｌ之间）。
ｄ．阈值。
ｅ．元的输入信号，性组合结果，
称为连接权，
是
和是神经的线
是激励函数，ｙ是神经元的输出。
激励函数有以下几种类型：
（Ｉ）跃阶函数。
跃阶函数是经典的Ｍ－Ｐ模型采用的激励函数类型。
该模型对模式分类的问题特别有效，其函数
表达式为：
（ＩＩ）线性函数。
线性函数类似于一个放大系数为１的放大器，跟踪输入信号的变化。
线性激励函数与输入的激发总量成正比，可作为信息跟随装置，
其函数表达式为：
（ＩＩＩ）ｓｉｇｍｏｉｄ函数Ｓｉｇｍｏｉｄ
函数表达式为：
其中ａ为可控制斜率参数，其值为大于０的数。
Ｓｉｇｍｏｉｄ激励函数或称Ｓ型函数是把输入信号锁定在０和１之间的值，在后面要讲到的ＢＰ网络，Ｓ型函数是主要激励函数。
二、ＢＰ神经网络模型的建立
ＢＰ神经网络是人工神经网络的一个典型模型，全称是反向传播模型（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ），是一种多层感知器结构，由若干层神经元组成，网络不仅有输入层节点，输出层
基金项目：本文由黑龙江省科技攻关计划项目GJ06D201、黑龙江省研究生创新科研项目YJSCX2008-192HLJ提供资助。
作者简介：柴燕茹（1982-），女，硕士研究生，主要从事技术经济及管理研究。
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２００８年第２２期
（总第５００期）学理论ＸＵＥＬＩＬＵＮＮｏ．２２，２００８Ｇｅｎｅｒａｌ．Ｎｏ．５００
法可以通过以下具体过程实现：（１）建立网络模型，初始化网络及学习参数；（２）提供训练模式，选实例作学习训练样本；训练网络，直到满足学习要求；（３）前向传播过程，对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模
式比较，若误差不能满足精度要求，则误差反向传播，否则转到（２）；（４）反向传播过程。
总之，ＢＰ算法是一个很有效的算法，它把一组样本的输入、输出问题变成一个非线性优化问题，并使用了优化问题中最普遍的梯度下降法，用迭代运算求解权相应于学习记忆问题，加入隐含层节点是优化问题的可调参数增加，从而可以得到更精确的解。
如果把这种神经网络看成是一个从输入到输出的映射，则这个映射是一个高度非线性的映射。
神经网络的学习过程是一个反复迭代的过程，由正向传播和反向传播组成。
其算法的基本思想是根据网络输出层的误差，从输出层开始，反过来调整网络的权值和阈值，
对一定的样本进行这样的最后使得输出的均方误差最小。
“学习”后，网络所持的权值便是网络通过自适应学习得到的正确的内部表示。
这是将待识别样本的特征数据输入训练好的网络，网络就可以对样本的属性进行自动推理、识别。
三、ＢＰ人工神经网络的局限性
ＢＰ网络只是一个非线性映射，ＢＰ算法的网络误差曲面有很多全局最小的解；存在平坦区，对于不同的映射范围各不相同；存在不少局部最小点，在某些初值的条件下，算法的结果会陷入局部最小；ＢＰ算法的收敛速度较慢，且网络隐层节点个数的选取尚缺少统一而完整的理论（即没有很好的解析式来表示）。
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