bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范文第1篇
關(guān)鍵詞 bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘 最速下降法 函數(shù)逼近 模式識(shí)別
中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
1研究背景
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋網(wǎng)絡(luò)而且它的學(xué)習(xí)算法是一種誤差逆向傳播算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前研究最為成熟、應(yīng)用最為廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。由于其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可操作性強(qiáng)、具有較好的自學(xué)習(xí)能力、能夠有效地解決非線性目標(biāo)函數(shù)的逼近問(wèn)題等優(yōu)點(diǎn)，因此被廣泛應(yīng)用于自動(dòng)控制、模式識(shí)別、圖像識(shí)別、信號(hào)處理、預(yù)測(cè)、函數(shù)擬合、系統(tǒng)仿真等學(xué)科和領(lǐng)域中。
2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
2.1概述
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反向傳播誤差算法然后訓(xùn)練的一個(gè)多層前饋網(wǎng)絡(luò)，簡(jiǎn)稱為BP算法，它應(yīng)用在已被開發(fā)出來(lái)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，到目前為止是應(yīng)用最為廣泛的網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)并且存儲(chǔ)非常多的輸入模式與輸出模式之間的映射關(guān)系，卻無(wú)需在學(xué)習(xí)和存儲(chǔ)前事先揭示并描述輸入輸出間的映射關(guān)系的一種數(shù)學(xué)方程。它使用最速下降法，通過(guò)對(duì)輸出誤差的反向傳播，獲得不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)系數(shù)和閾值的信息，最終使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平方誤差最小，達(dá)到期望要求。
2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)三層網(wǎng)絡(luò)，它的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可被劃分為：輸入層、輸出層、隱含層。其中輸入層與輸出層具有更重要的意義，因此它也可以為兩層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（把隱含層劃入輸入層或者把隱含層去掉）。每層都由許多簡(jiǎn)單的能夠執(zhí)行并行運(yùn)算的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元與生物系統(tǒng)中的那些神經(jīng)元非常類似，但其并行性并沒(méi)有生物神經(jīng)元的并行性高。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)前饋網(wǎng)絡(luò)，因此它具有前饋網(wǎng)絡(luò)所具有的特性：相鄰兩層之間的全部神經(jīng)元進(jìn)行互相連接，而處于同一層的神經(jīng)元不能進(jìn)行聯(lián)接。
2.3 BP算法原理
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理是把一個(gè)輸入矢量經(jīng)過(guò)隱含層的一系列變換，然后得到一個(gè)輸出矢量，從而實(shí)現(xiàn)輸入數(shù)據(jù)與輸出數(shù)據(jù)間的一個(gè)映射關(guān)系。輸入信息的正向傳播，以及輸出誤差的反向傳播，構(gòu)成了 BP網(wǎng)絡(luò)的信息循環(huán)。BP算法根據(jù)輸出誤差來(lái)修改各神經(jīng)元連接的連接權(quán)系數(shù)，其目的是使輸出誤差達(dá)到預(yù)計(jì)范圍內(nèi)。BP網(wǎng)絡(luò)需要實(shí)際輸出與期望輸出之間的誤差來(lái)確定是否要修改神經(jīng)元連接的連接權(quán)系數(shù)。其中，期望輸出便是該網(wǎng)絡(luò)意義上的“導(dǎo)師”。BP網(wǎng)絡(luò)具有對(duì)稱性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在輸出端的每一個(gè)處理單元基本上都具有一個(gè)相同的激勵(lì)函數(shù)。
BP算法由正向傳播和反向傳播兩部分組成。在正向傳播過(guò)程中，輸入信息從輸入層經(jīng)隱層單元處理后，傳至輸出層。每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。如果在輸出層得不到期望輸出，就轉(zhuǎn)為反向傳播，即：把誤差信號(hào)沿連接路徑返回，并通過(guò)修改各層神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，使誤差信號(hào)最小。
具體的算法步驟可概括如下：
第一步，選取初始權(quán)值、閾值。
第二步，重復(fù)下述過(guò)程直至滿足性能要求為止：
（1）對(duì)于學(xué)習(xí)樣本P=1到N
①計(jì)算每層各節(jié)點(diǎn)j的輸出yj，netj和的值（正向過(guò)程）；
②對(duì)各層從M層到第二層，對(duì)每層各節(jié)點(diǎn)反向計(jì)算%]j（反向過(guò)程）；
（2）修改權(quán)值
具體推導(dǎo)過(guò)程見參考文獻(xiàn)4。
3基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的實(shí)例
3.1函數(shù)逼近
我們?cè)O(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的BP網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)非線性函數(shù)的逼近。通過(guò)改變?cè)摵瘮?shù)的參數(shù)以及BP網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元的數(shù)目，來(lái)觀察訓(xùn)練時(shí)間以及訓(xùn)練誤差的變化時(shí)間。將要逼近的非線性函數(shù)設(shè)為正弦函數(shù)，其頻率參數(shù)k可以調(diào)節(jié)。假設(shè)頻率參數(shù)k=2，繪制此函數(shù)的曲線。如圖1。
（1）網(wǎng)絡(luò)建立：用MATLAB編程建立BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，為二層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隱層神經(jīng)元數(shù)目n 可以改變，暫時(shí)設(shè)為n=10，輸出層有一個(gè)神經(jīng)元。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用Levenberg-Marquardt算法trainlm。
分析：因?yàn)榻⒕W(wǎng)絡(luò)時(shí)，權(quán)值和閾值的初始化是隨機(jī)的，所以網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果很差，根本達(dá)不到函數(shù)逼近的目的，并且每次運(yùn)行的結(jié)果也有所不同。
（2）網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練：在MATLAB里應(yīng)用train（）函數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練之前，需要預(yù)先設(shè)置訓(xùn)練參數(shù)。將訓(xùn)練時(shí)間設(shè)置為50，訓(xùn)練精度設(shè)置為0.01，其余參數(shù)用默認(rèn)值。
（3）網(wǎng)絡(luò)測(cè)試：對(duì)于訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真，繪制網(wǎng)絡(luò)輸出曲線，并與原始非線性函數(shù)曲線相比較，結(jié)果如下圖2。
由此可看出，得到的曲線和原始的非線性函數(shù)曲線很接近。這說(shuō)明經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后，BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)非線性函數(shù)的逼近效果非常好。
（4）討論分析：改變非線性函數(shù)的頻率和BP網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元的數(shù)目，對(duì)于函數(shù)逼近的效果有一定的影響。網(wǎng)絡(luò)非線性程度越高，對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的要求越高，則相同的網(wǎng)絡(luò)逼近效果要差一些；隱性神經(jīng)元的數(shù)目對(duì)于網(wǎng)絡(luò)逼近效果也有一定的影響，一般來(lái)說(shuō)隱形神經(jīng)元數(shù)目越多，則BP網(wǎng)絡(luò)逼近非線性函數(shù)的能力越強(qiáng)，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所用的時(shí)間相對(duì)來(lái)說(shuō)也要長(zhǎng)一些。
參考文獻(xiàn)
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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范文第2篇
關(guān)鍵詞:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);學(xué)習(xí)過(guò)程;模式識(shí)別;旋轉(zhuǎn)機(jī)械;故障診斷
中圖分類號(hào):TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2009)15-3982-02
The Study and Application of the BP Neural Network
HOU Zhi-bin, WEN Bi-teng, PENG-Hua, LI Chun-hou
(Department for Graduate Students of Artillery Academy, Hefei 230031,China)
Abstract: The manual NN as a highly integrated chiasma subject. Most of models about NN are adopting the BP network and the changed form at the practical appliance, which is also the hard core of forward network, incarnating the essential part of NN. The paper introduces the studying process of the BP network and uses the BP network for the mechanical failure diagnoses as assorted organ in the mode identification.
Key words: BP neural network; studying process; mode identification; revolving machine; failure diagnoses
1 引言
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門高度綜合的交叉學(xué)科,它的研究和發(fā)展涉及神經(jīng)生理學(xué)、數(shù)理科學(xué)、信息科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)等眾多學(xué)科領(lǐng)域。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿生物腦結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng),雖然目前的模仿還處于低水平,但已顯示出一些與生物腦類似的特點(diǎn):1) 大規(guī)模并行結(jié)構(gòu)與信息的分布式存儲(chǔ)和并行處理,克服了傳統(tǒng)的智能診斷系統(tǒng)出現(xiàn)的無(wú)窮遞歸、組合爆炸及匹配沖突問(wèn)題,它特別適用于快速處理大量的并行信息。2) 具有良好的自適應(yīng)性,系統(tǒng)在知識(shí)表示和組織、診斷求解策略與實(shí)施等方面可根據(jù)生存環(huán)境自適應(yīng)、自組織達(dá)到自我完善。3) 具有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)、記憶、聯(lián)想、識(shí)別功能,系統(tǒng)可根據(jù)環(huán)境提供的大量信息,自動(dòng)進(jìn)行聯(lián)想、書記及聚類等方面的自組織學(xué)習(xí),也可在導(dǎo)師的指導(dǎo)下學(xué)習(xí)特定的任務(wù),從而達(dá)到自我完善。4) 具有很強(qiáng)的容錯(cuò)性,當(dāng)外界輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的信息存在某些局部錯(cuò)誤時(shí),不會(huì)影響到整個(gè)系統(tǒng)的輸出性能。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在信號(hào)處理、模式識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、機(jī)器人控制、專家系統(tǒng)、系統(tǒng)辨識(shí)等眾多領(lǐng)域顯示出其極大的應(yīng)用價(jià)值,作為一種新的模式識(shí)別技術(shù)或一種知識(shí)處理方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷中顯示了其極大應(yīng)用潛力。
目前,在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際應(yīng)用中,絕大部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是采用BP網(wǎng)絡(luò)和它的變化形式,它也是前向網(wǎng)絡(luò)的核心部分,體現(xiàn)了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最精華的部分。本文介紹BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程以及從模式識(shí)別角度應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器進(jìn)行機(jī)械故障診斷。
2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程
有多層感知器可知,輸入層中人以神經(jīng)元的輸出為輸入模式分量的加權(quán)和。其余各層中,設(shè)某一層中任一神經(jīng)元j輸入為netj,輸出為yi,與這一層相鄰的低一層中任一神經(jīng)元i的輸出為yi。則有
如式(5)和式(6)所示,輸出層中神經(jīng)元的輸出誤差反向傳播到前面各層,以各層之間的權(quán)值進(jìn)行修正。
3 旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的訓(xùn)練
表1是一組旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障的訓(xùn)練示例,表內(nèi)的值表示各訓(xùn)練示例的特征值大小,其取值區(qū)間為[0,1],如在不平衡訓(xùn)練示例中,0~1/4倍頻的振動(dòng)幅值的當(dāng)量值為0;1/4~3/4倍頻的振動(dòng)幅值的當(dāng)量值為0;3/4~1倍頻的振動(dòng)幅值的當(dāng)量值還為0;1倍頻的振動(dòng)幅值的當(dāng)量值為0.9;2倍頻的振動(dòng)幅值的當(dāng)量值為0.1;等等,其余類推。
將這些故障訓(xùn)練示例輸入到一個(gè)具有8個(gè)輸入節(jié)點(diǎn),8個(gè)中間層節(jié)點(diǎn)和3個(gè)輸出層節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)中,經(jīng)過(guò)1200次迭代,形成了一個(gè)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)的記憶效果如表2所示,經(jīng)過(guò)12000次迭代形成網(wǎng)絡(luò)的記憶效果如表3所示。
表2中第一行表示,當(dāng)輸入一組不平衡故障時(shí),得出該故障的置信度為0.94,而其他故障幾乎為0;第二行表示,當(dāng)輸入一組油膜渦動(dòng)故障時(shí),得出該故障的置信度為0.96,而其他故障幾乎為0;第三行表示,當(dāng)輸入一組不對(duì)中故障時(shí),得出該故障的置信度為0.90,而其他故障幾乎為0。表3中的結(jié)果有所改進(jìn),其值已趨于穩(wěn)定。通過(guò)比較表2和表3,可看出訓(xùn)練中迭代次數(shù)越多,所得到的網(wǎng)絡(luò)越能夠更好的聯(lián)想出訓(xùn)練示例。但訓(xùn)練次數(shù)不宜過(guò)長(zhǎng),只要滿足精度要求,訓(xùn)練次應(yīng)盡可能少,以減少訓(xùn)練時(shí)間。
4 結(jié)論
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模仿生物腦結(jié)構(gòu)和功能的一種信息處理系統(tǒng),并且已經(jīng)在信號(hào)處理、模式識(shí)別、目標(biāo)跟蹤、機(jī)器人控制、專家系統(tǒng)、系統(tǒng)辨識(shí)等眾多領(lǐng)域顯示出其極大的應(yīng)用價(jià)值。文章介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程,并給出了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用。作為一種新的模式識(shí)別技術(shù)或一種知識(shí)處理方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)械故障診斷中顯示了其極大的應(yīng)用潛力。
參考文獻(xiàn):
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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范文第3篇
1.1事件的選取和回顧在實(shí)證分析中以“寧波PX事件”為預(yù)警模型的最終目標(biāo)，而選擇了“廈門PX事件”和“昆明PX事件”為學(xué)習(xí)樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)。這一連串關(guān)于PX事件其危害的對(duì)象不僅僅是政府形象更是對(duì)整個(gè)社會(huì)和諧穩(wěn)定造成了較大的影響。尤其是寧波PX事件中，甚至出現(xiàn)了不理智的因受謠言的蠱惑沖擊政府機(jī)關(guān)掀翻執(zhí)勤警車的情況。倘若能及時(shí)且準(zhǔn)確地對(duì)此類事件進(jìn)行預(yù)警并作出相應(yīng)的預(yù)防措施就能對(duì)事件進(jìn)行有效的控制。
1.2指標(biāo)數(shù)據(jù)的獲取對(duì)于所建立的模型而言其關(guān)鍵不僅僅在于預(yù)警模型的指標(biāo)的建立和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別。其數(shù)據(jù)的獲取亦是十分關(guān)鍵的一步。根據(jù)各個(gè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，整理各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取方式如下。將廈門PX事件和昆明PX事件作為一個(gè)學(xué)習(xí)樣本，其數(shù)據(jù)清單如表3所示。同樣將模型的預(yù)警目標(biāo)——“寧波PX事件”作為目標(biāo)數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)清單如表4所示。
1.3輸入數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理網(wǎng)絡(luò)輿情危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系中有5個(gè)預(yù)警指標(biāo),其中存在定性指標(biāo)和定量指標(biāo)兩大類，并且對(duì)各個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了量化處理,然而各個(gè)指標(biāo)的單位的量綱是不同的，為了能夠?qū)Ω鱾€(gè)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比評(píng)分,需要將它們進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化得到[0,1]無(wú)量綱指標(biāo)。量化的指標(biāo)均有正負(fù)方向均有正負(fù)方向之分，自然這些數(shù)據(jù)的標(biāo)注化方法均有不同：1)正向指標(biāo)處理:正向指標(biāo)表示值越大越安全，危機(jī)等級(jí)越小無(wú)量綱化以最小值為基準(zhǔn),正向無(wú)量綱化處理方程:2)負(fù)向指標(biāo)處理:負(fù)向指標(biāo)在文章中表示指標(biāo)值越小越安全,危機(jī)等級(jí)越小。無(wú)量綱化以最大值為基準(zhǔn),負(fù)向的無(wú)量綱化處理方程:其中,X表示量化后的指標(biāo)值,xmin表示指標(biāo)的最小值,xi表示指標(biāo)的實(shí)際值，xmax表示指標(biāo)的最大值。
2輿情預(yù)警模型的建立及結(jié)果
2.1模型的建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是一個(gè)典型的“輸入-處理-輸出”的過(guò)程。輸入是采集到的指標(biāo)的實(shí)際值,輸出是模型識(shí)別的結(jié)果,即預(yù)警的敏感度,而中間過(guò)稱則采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行學(xué)習(xí)計(jì)算,這部分相當(dāng)于“黑匣子”。在處理的時(shí)候，該文采用三層BP網(wǎng)絡(luò)(一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層、一個(gè)輸出層)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),那么輸入、輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)分別是5和1[8]。在設(shè)置完參數(shù)之后用第四章所講述的利用Matlab軟件完成模型的建立。
2.2結(jié)果及檢驗(yàn)通過(guò)搜集得到的數(shù)據(jù)匯編成的學(xué)習(xí)樣本，并將其中的70%作為樣本，30%作為檢驗(yàn)樣本進(jìn)行。通過(guò)計(jì)算可以得到該表，從該表中容易得到，學(xué)習(xí)過(guò)程中準(zhǔn)確率達(dá)到了91.76%。并在測(cè)過(guò)程中抽取了5項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到的準(zhǔn)確率為92.31%，其較高的準(zhǔn)確率。因此有理由認(rèn)為該模型在未來(lái)的預(yù)測(cè)過(guò)程中其準(zhǔn)確率應(yīng)該達(dá)到90%以上。
3研究結(jié)論
bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范文第4篇
關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；數(shù)字識(shí)別；特征提取
中圖分類號(hào)：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2013）14-3362-04
1 概述
數(shù)字識(shí)別在車輛牌照識(shí)別、銀行支票識(shí)別和郵政儲(chǔ)蓄票據(jù)識(shí)別等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，因而成為研究人員近年來(lái)研究的一個(gè)焦點(diǎn)[1]。而人腦神經(jīng)系統(tǒng)模型的建立為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生提供了理論模型依據(jù)， 使其具有模擬人腦部分形象思維的能力[2]，因而使其成為人工智能技術(shù)的重要組成部分和常用方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由簡(jiǎn)單信息處理單元相互連接組成，通過(guò)簡(jiǎn)單處理單元間的相互作用來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)其所接收信息的處理。而隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，其為解決模式識(shí)別鄰域的相關(guān)問(wèn)題提供了新的解決思路和方法，其突出的優(yōu)點(diǎn)在于它具有對(duì)接收信息可進(jìn)行并行分布式處理能力和自我學(xué)習(xí)反饋能力，因而吸引了眾多研究人員對(duì)其進(jìn)行廣泛和深入的研究。而誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)（Back-Propagation），即BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有優(yōu)點(diǎn)，因而在眾多技術(shù)鄰域有著廣泛的應(yīng)用[3]。該文首先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理進(jìn)行了詳細(xì)介紹，在分析了其基本原理的基礎(chǔ)上，針對(duì)數(shù)字識(shí)別問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行數(shù)字識(shí)別的方法。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，該方法合理可行，且其識(shí)別效果正確有效。
2 相關(guān)原理與知識(shí)
由于本文針對(duì)數(shù)字識(shí)別問(wèn)題，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行方法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)，首先必須了解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，即了解其具體構(gòu)成形式、模型分類和其功能特點(diǎn)。其次，在了解了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步了解其所處理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和組成形式，并根據(jù)處理數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)相應(yīng)的數(shù)字識(shí)別方法。下面分別對(duì)它們進(jìn)行詳細(xì)的介紹。
2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法由數(shù)據(jù)信息流的前向計(jì)算，即正向信息流的正向傳遞，誤差信息的反向回饋兩個(gè)部分組成。當(dāng)信息流進(jìn)行正向傳遞時(shí)，其傳遞方向?yàn)閺妮斎雽拥诫[層再到輸出層的順序，器每層神經(jīng)元所處的狀態(tài)只會(huì)影響下一層神經(jīng)元的狀態(tài)。若在最后的輸出層沒(méi)有得到理想的輸出信息，則應(yīng)立即進(jìn)入誤差信息的反向回饋過(guò)程[6]。最終經(jīng)過(guò)這兩個(gè)過(guò)程的相互交替運(yùn)行，同時(shí)在權(quán)向量空間使用誤差函數(shù)梯度下降策略，動(dòng)態(tài)迭代搜索得到一組權(quán)向量，使得該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差函數(shù)值達(dá)到最小，從而完成對(duì)信息提取和記憶過(guò)程[7]。
2.2 BMP二值圖像文件數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
由于本文處理的數(shù)據(jù)源為BMP二值圖像，則必須了解其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，才能對(duì)其進(jìn)行進(jìn)一步的識(shí)別方法設(shè)計(jì)。由數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)知識(shí)可知，常見BMP二值圖像文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)由以下三部分組成：（1）位圖文件頭，其包含了BMP二值圖像的文件類型、文件大小和位圖數(shù)據(jù)起始位置等信息；（2）位圖信息頭，它包含了BMP二值圖像的位圖寬度和高度、像素位數(shù)、壓縮類型、位圖分辨率和顏色定義等信息；（3）位圖數(shù)據(jù)體，其記錄了位圖數(shù)據(jù)每一個(gè)像素點(diǎn)的像素值，記錄順序在掃描行內(nèi)是從左到右，掃描行之間是從下到上。因此，根據(jù)BMP二值圖像數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)信息，讀出所需要的圖像數(shù)據(jù)，并對(duì)這些圖像數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的處理。在本文給定的訓(xùn)練圖像中，圖像數(shù)據(jù)大小為80個(gè)字節(jié)，而圖像數(shù)據(jù)體距離其文件頭的偏移量為62個(gè)字節(jié)。但為了減少數(shù)據(jù)處理數(shù)量，該文在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)直接使用位圖數(shù)據(jù)體中的數(shù)據(jù)，沒(méi)有通過(guò)讀出位圖文件頭來(lái)得到位圖數(shù)據(jù)體中的數(shù)據(jù)。
3 數(shù)字識(shí)別具體設(shè)計(jì)方法
由上文可知，該文使用數(shù)據(jù)源為圖像大小為20*20的BMP二值圖像，由于是對(duì)位圖數(shù)據(jù)體的數(shù)據(jù)直接進(jìn)行操作，因此省去了對(duì)圖像其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的繁雜處理過(guò)程，將問(wèn)題的核心轉(zhuǎn)向BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法步驟。
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
圖4所示為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及測(cè)試結(jié)果圖。該文選擇10個(gè)訓(xùn)練樣本，通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，由這10個(gè)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練出來(lái)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于訓(xùn)練樣本中的圖像數(shù)值識(shí)別率達(dá)100%，訓(xùn)練時(shí)間也比較短，其迭代次數(shù)大概為700次左右。對(duì)于一些含有噪聲的圖片，只要噪聲系數(shù)小于0.85個(gè)字符，其數(shù)字識(shí)別率可達(dá)96%。
5 結(jié)束語(yǔ)
針對(duì)二值圖像數(shù)字識(shí)別問(wèn)題，該文在對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)理論進(jìn)行分析后，設(shè)計(jì)了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字識(shí)別方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于數(shù)字識(shí)別的可行性和有效性。而對(duì)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)和學(xué)習(xí)、記憶具有不穩(wěn)定性等問(wèn)題，還有待于對(duì)其進(jìn)行一步研究。
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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)范文第5篇
關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 小波變換； 目標(biāo)識(shí)別； 數(shù)據(jù)融合
中圖分類號(hào)：TN91934 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004373X(2012)10010003
戰(zhàn)場(chǎng)目標(biāo)識(shí)別一直是重要的研究課題，只用正確的識(shí)別目標(biāo)，才能有效地采用克敵制勝的方法。多年以來(lái)，科學(xué)家為研究識(shí)別目標(biāo)的方法，投入了大量的精力。最主要的方法是通過(guò)目標(biāo)的外形進(jìn)行識(shí)別，然而這很容易受到目標(biāo)各種外形特征的影響，而且通過(guò)偽裝和遮蔽，大大增加了通過(guò)圖像識(shí)別目標(biāo)的難度。另外也可以通過(guò)采集目標(biāo)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的地震動(dòng)信號(hào)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別。不同類型地面目標(biāo)行進(jìn)產(chǎn)生的地震動(dòng)信號(hào)具有不同的頻率和能量特征［1］。通過(guò)數(shù)據(jù)采集得到這些信號(hào)，然后利用小波分析，得到地震動(dòng)信號(hào)的特征向量，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器完成目標(biāo)識(shí)別［2］。由于所有的檢測(cè)信號(hào)都來(lái)源于目標(biāo)本身，不會(huì)由于發(fā)射偵測(cè)信號(hào)被目標(biāo)識(shí)別，屬于被動(dòng)目標(biāo)識(shí)別方法，大大增加了隱蔽性。通過(guò)應(yīng)用最新的信號(hào)分析處理方法和識(shí)別技術(shù)，能極大地提高識(shí)別效果和識(shí)別準(zhǔn)確率。
1 數(shù)據(jù)采集和信號(hào)處理
1.1 測(cè)試系統(tǒng)組成
整個(gè)測(cè)試系統(tǒng)包括震動(dòng)傳感器、電荷放大器、PXI數(shù)據(jù)采集儀。采集系統(tǒng)構(gòu)成如圖1所示。為了提高信號(hào)質(zhì)量，在采集之前增加了濾波電路。
所有的數(shù)據(jù)采集都是由PXI數(shù)據(jù)采集儀完成的。它來(lái)自地震動(dòng)傳感器的信號(hào)（頻率較高）和頻率為24.8 MHz的RF信號(hào)混合調(diào)制。為了減小雜波噪聲，在量化的時(shí)候，通過(guò)一個(gè)低通濾波器將高于2 MHz的信號(hào)去除。PXI數(shù)據(jù)采集儀的內(nèi)部包含數(shù)據(jù)采集卡，數(shù)據(jù)采集卡的采樣頻率為1 MHz，設(shè)定采樣2 s的數(shù)據(jù)。采樣得到的數(shù)據(jù)為WAV格式，能夠通過(guò)外部音響播放出來(lái)。采樣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成MAT格式后，使用Matlab完成離線信號(hào)處理，包括解調(diào)和頻譜計(jì)算。
圖1 測(cè)試系統(tǒng)構(gòu)成1.2 信號(hào)消噪
通過(guò)數(shù)據(jù)采集得到的信號(hào)通常包含各種噪聲，必須將信號(hào)中的噪聲信號(hào)去除。在實(shí)際工程中，有用信號(hào)通常表現(xiàn)為平穩(wěn)信號(hào)，包含在低頻部分，而噪聲信號(hào)通常包含在高頻部分。為此采用小波降噪的方法，將高頻部分濾除。小波降噪的原理是首先對(duì)信號(hào)進(jìn)行小波分解，分解后噪聲包含在高頻分量中，通過(guò)門限閾值等形式對(duì)小波系數(shù)進(jìn)行處理，然后對(duì)信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)，即達(dá)到了小波降噪的目的［3］。小波降噪一般分為3個(gè)步驟：
（1） 信號(hào)的小波分解。選擇一個(gè)小波并確定分解的層次，然后進(jìn)行分解運(yùn)算。
（2） 小波分解高頻系數(shù)閾值量化。對(duì)各個(gè)分解尺度的高頻系數(shù)選擇一個(gè)閾值進(jìn)行閾值量化處理。
（3） 一維小波重構(gòu)。根據(jù)小波分解的底層低頻系數(shù)和各層高頻系數(shù)進(jìn)行一維小波重構(gòu)。
這三個(gè)步驟中，最重要的步驟是如何選取閾值和如何進(jìn)行閾值量化，這直接關(guān)系到信號(hào)消噪的質(zhì)量［4］。本文采用的是sym8小波進(jìn)行了6層分解，并用Heursure軟閾值進(jìn)行小波系數(shù)閾值量化。
通過(guò)對(duì)比原始信號(hào)(見圖2)和濾波后信號(hào)（見圖3）可以看出，濾波后的信號(hào)中包含的噪聲信號(hào)明顯減少了。這樣就是減少了數(shù)據(jù)量，使后續(xù)的處理更方便，速度更快，結(jié)果更準(zhǔn)確，從而達(dá)到最佳的識(shí)別效果。
圖2 原始信號(hào)
圖3 濾波信號(hào)2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN），也稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是由大量的神經(jīng)元（Neurons）廣泛連接組成的網(wǎng)絡(luò)，是對(duì)人腦的抽象和模擬，實(shí)現(xiàn)人腦的基本功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)輸入/輸出數(shù)據(jù)調(diào)節(jié)參數(shù)、算法和結(jié)構(gòu)模型，其自誕生至今，由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)能力和并行處理大量數(shù)據(jù)等特點(diǎn)，已經(jīng)在智能控制和模式識(shí)別等領(lǐng)域得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用。尤其是基于誤差信號(hào)反向傳播（Error Back Propagation）的多層前饋網(wǎng)絡(luò)(Multiplelayer Feedback Network)，簡(jiǎn)稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因其可以以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)而廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識(shí)別等領(lǐng)域。
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般有一個(gè)輸入層，一個(gè)隱含層（有時(shí)有2個(gè)或者更多）和一個(gè)輸出層［5］。輸入層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)分別是輸入層和輸出層輸入數(shù)據(jù)的維數(shù)，隱含層的層數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)要根據(jù)具體情況而定。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖4所示。
圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有n輸入和m輸出。假設(shè)k代表采樣序列，則數(shù)學(xué)上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型代表輸入Xk=(xk1,xk2,…,xkn)T和輸出Yk=(yk1,yk2,…,ykm)T之間的非線性映射，有以下等式：Yk=g(W,Xk)式中：W={wij,i=1,2,…,Ni,j=1,2,…,Nj}是一個(gè)權(quán)重矩陣反映層之間的連接；Ni和Nj分別代表i層和j層神經(jīng)元數(shù)目。對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練實(shí)際上就是利用訓(xùn)練樣本計(jì)算權(quán)重矩陣W。訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算速度會(huì)很快，無(wú)論問(wèn)題的復(fù)雜程度如何［6］。
2.2 信號(hào)特征分量提取
