隨著信息科技的日益發(fā)達,人們在生活中對人工智能有著越來越廣泛的應用需求。對于這些需求,人工神經(jīng)網(wǎng)絡特別是BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為實現(xiàn)人工智能的工具得到了人們的高度關注,它可以建立某種簡化模型并以此來模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡分析決策過程。其中分類問題作為人類學習過程中的基本手段,是人們?nèi)粘Ｉ钪袑τ谛畔⒆罨A的處理方式,它為各類決策提供了判斷基礎。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡來解決分類問題一直是眾多研究學者的研究課題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為經(jīng)典的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡,是目前對于分類問題應用最多的神經(jīng)網(wǎng)絡。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡作為傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡算法,存在很大的優(yōu)化空間。它的缺陷主要表現(xiàn)在權(quán)值訓練過程中容易陷入局部極小值、誤差收斂速度慢等,且對模糊信息進行分類時性能較弱。本文將以BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法為基礎,從性能優(yōu)化和模糊信息處理兩個方向研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對于分類問題的優(yōu)化實現(xiàn)。主要完成了以下工作:(1)通過研究模擬退火算法與梯度下降算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡權(quán)值迭代的算法差異,提出了根據(jù)模擬退火算法中的Metropolis準則來調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)值,使BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器模型能更快更精準地到達誤差最小點。(2)實現(xiàn)了模糊理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡相結(jié)合的分... 

【文章來源】：中國地質(zhì)大學(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

M-P模型

Sigmoid函數(shù)圖像

圖2-5雙曲正切函數(shù)圖像

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]BP神經(jīng)網(wǎng)絡的理論及其在農(nóng)業(yè)機械化中的應用研究[D]. 王吉權(quán).沈陽農(nóng)業(yè)大學 2011

碩士論文
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[2]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的供熱管網(wǎng)故障損壞程度診斷分析[D]. 沈曉峰.河北工程大學 2017
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[4]廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡在汽車涂料自然老化預測中的應用[D]. 馬應斌.吉林大學 2015
[5]基于改進型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的蓄電池SOC檢測方法研究與實現(xiàn)[D]. 祁建佳.電子科技大學 2015
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[7]人臉識別的一種神經(jīng)網(wǎng)絡方法研究[D]. 曹文誼.南昌航空大學 2014
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[9]基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡的大氣質(zhì)量檢測及評價研究[D]. 左俊.大連理工大學 2007
[10]模糊分類技術(shù)在入侵檢測中的應用[D]. 宋永宏.西安電子科技大學 2006



本文編號：2906544