灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的研究.pdf

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近、模式識(shí)別、分類、數(shù)據(jù)壓縮等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用。然而，目前的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要是針對(duì)信息確定性問題進(jìn)行研究?；趯?shí)際應(yīng)用的需求，應(yīng)從信息不確定性、模糊性等方面進(jìn)行相應(yīng)的拓展。 在傳統(tǒng)的BP網(wǎng)絡(luò)模型里，訓(xùn)練樣本往往都是以單值的形態(tài)存在的，但是在一些實(shí)際應(yīng)用中，訓(xùn)練樣本屬性值具有不確定性。此時(shí)，若是依然按照傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)，則會(huì)大大影響網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。目前，針對(duì)訓(xùn)練樣本的灰色特點(diǎn)，很多

2、專家學(xué)者結(jié)合粗糙神經(jīng)元和模糊神經(jīng)元進(jìn)行了深入的研究，并取得了一定的進(jìn)展。然而，通過結(jié)合灰色系統(tǒng)理論知識(shí)，來處理訓(xùn)練樣本不確定性問題的研究還比較少?；谝陨戏治?，本文提出了一種基于灰色神經(jīng)元的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。該方法先分析了灰色神經(jīng)元的可行性；然后結(jié)合灰色理論的特點(diǎn)，提出了一種灰色神經(jīng)元的設(shè)計(jì)方法；最后根據(jù)設(shè)計(jì)的灰色神經(jīng)元，構(gòu)建灰色BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，并通過實(shí)例驗(yàn)證該模型的合理性和有效性。 此外，為了有效提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)性

3、能，需要從一個(gè)新的角度考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。武妍、王守覺等提出的FBBP算法：將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入調(diào)整與通常的權(quán)值調(diào)整的反向傳播算法結(jié)合起來，通過調(diào)整權(quán)值和輸入矢量值的雙重作用來提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。但是在輸入矢量的調(diào)整過程中，輸入矢量值可能會(huì)無限制的增長(zhǎng)，從而影響網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力和泛化能力?；诖耍疚奶岢隽艘环N基于FBBP的新算法--GBP算法。該算法不僅將傳統(tǒng)的權(quán)值調(diào)整方法與輸入矢量調(diào)整的方法結(jié)合起來，并對(duì)輸入矢量進(jìn)行灰度調(diào)整，通過縮小輸