BP神经网络的MATLAB编程实现及讨论.pdf

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1、浙江交通职业技术学院学报，第 8 卷第4 期，2 0 0 7 年 1 2 月 J o u r n a l o f Z h e j i a n gI n s t i t u t e o f C o m m u n i c a ti o n s Vo 1 8 N o 4，De c 2 O O 7 0 引言 B P神经网络的 MA T L A B编程实现及讨论 余 晓红(杭州职业技术学院 信息电子工程系，浙江 杭州3 1 0 0 1 8)摘要：B P神经网络具有很强的非线性函数逼近能力。通过 M a t l a b编程实现 了 B P 网络对一个二元函数的逼近，针对 B P网络学习速度慢的缺点，采用

2、含动量项的学 习算法提高了收敛速度。通过M a t la b 仿真方法，研究了学习率和动量因子对算法学 习速度的影响。关键词：神经网络；B P网络；M a t la b；学习算法 中图分类号：T P 3 8 9 1；T P 3 1 1 5 2 文献标识码：A 文章编号：1 6 7 1 2 3 4 X(2 o O 7)0 4 0 0 4 5 04 人工神经网络(A N N)是由许多神经元按照一 定规则互联而成的自适应系统，它模拟生物神经系 统的结构和功能，具有信息的分布存储、并行处理 以及自 学能力等优点。从神经网络的基本模式看，主要有前馈型、反馈型、自组织型及随机型神经网 络 1 l。B P网

3、络是一种多层前馈神经网络，因采用误 差反向传播的学习算法而得名。B P网络是目前最 成熟、应用最广泛的一种神经网络，在信息处理、模式识别、智能控制等诸多领域得到越来越广泛的 应用。B P 网络存在收敛速度慢、训练时间长等缺点，在实际应用中，网络结构的选择和学习算法的改进 对 B P网络性能有很大 的影响【2-3 J。通过 M a t l a b编 程实现了 B P 神经网络对一个二元函数的逼近，通 过仿真探讨 B P神经网络的结构及学习算法中不同 参数对学习速度的影响，得出一些有益的结论。1 B P网络原理 B P 神经网络由多个网络层构成，通常包括一 个输入层、若干个中间层和一个输出层。B

4、P网络 的特点是：各层神经元仅与相邻层神经元之间有连 接；各层内神经元之间没有任何连接；各层神经元 之间也没有反馈连接。B P网络具有很强的非线性 映射能力，根据 K o lr n o g o r o v 定理，一个 3 层 B P 神 经网络能够实现对任意非线性函数进行逼近。一个 典型的3 层 B P 神经网络模型如图1 所示。y 1 y 输出层 r 问层 输 入层 图 1 典型的三层 B P神经网络结构 收稿日期：2 0 0 7 0 7 2 2 作者简介：余晓红(1 9 6 9 一)，女，浙江永康人，讲师，Em a il-l h z v-t c e d u c n 维普资讯 http:/

5、浙江交通职业技术学院学报 设 B P网络的输入层、中间层和输出层分别有 M、N J 和N K个神经元。中间层第 j 个神经元的输 入为：n e ti=w o o f；=1，2，N J(1)式中，tt，为输入层中第 i 个神经元到中间层第 个神经元的权值；o f 为输入层中第 i 个神经元的 输出。输出层第 k 个神经元的输入为：J n e t =u b o ；k=1，2，(2)式中，t t，为中间层中第 个神经元到输出层第 k 个神经元的权值；o i 为中间层中第 k 个神经元的 输出。输入层、中间层和输出层的输出分别为：O f=n e t f X i (3)Y k。(n et，O k)南。(

6、5)式中，和O k 分别为中间层第 个神经元和输 出层第k 个神经元的阈值。B P 网络的训练采用基于梯度法的 6 学习律，其目标是使网络输出与训练样本的均方误差最小。lJ 练样本为 P个，其 中输入向量为 x ，X 2，x p；输出向量为 Y ，y 2，y P；相应的教师值(样本)向量为 t，t P。则第 P个样本的均 方误差为：=(一 )(6)-=1 式中，和 分别为第 k个输出神经元第P 个样本的教师值和实际输出值。输出层的权值调整为：(n+1)=+(n)(7)=(一 )f k(n e e)(8)式中，7 7 为学习率；a为动量因子。中间层的权值调整为：3 w q(+1)=So?+a w

7、 0 ()(9)-f i(n e e)”(1 0)阈值的调整与权值相类似，不再赘述。2 B P网络的 M a t l a b编程实现 M a t l a b是 M a t h Wo r k s 公司开发的一种科技应用 软件，集数学计算、科学计算、工程绘图和建模仿 真于一体，应用十分广泛【4】。虽然在 M a tl a b中有 神经网络工具箱，但通过编程实现 B P神经网络对 于深刻理解其实质很有帮助。以一个二元函数的逼 近为例，通过 M a fl a b 编程实现了 B P网络，并讨论 算法参数对学习速度的影响。设要求逼近的函数为 Y=(j+；)2，其中 l、X 2 一 1，1 。网络采用 2

8、 5 1 结构，即输入层 2 个节点，隐层 5 个节点，输出层 1 个节 点。输出层的和中间层采用标准 S ig m o id函数 fj(n e 0，。实现流程如图 2所示，具体步骤如下。初始化。权值和阈值取随机数；确定学习率 和动量因子；设定学习误差准则。设置样本。将 I、2 在给定范围内均匀 l O 等分，产生 1 2 1 个训练样本。前向传播：根据式(1)一(5)计算各层输 出。后向传播：根据式(8)和式(1 O)计算各 层误差。根据式(7)和式(9)调整权值和阈值。全部样本是否都已训练?若否，则返回步骤 进行下一样本训练。计算总性能指标。全部样本的误差函数为 P =。判断性能指标 是否

9、满足要求：p=1 E r r S t d，e p o c h M A X T I I d E S)f o r P 1：P 取样本 x t=x te a c h l(P)；x t e a c h 2(P)；y t=y t e a c h(P)；计算各层输出：前向传播 O1=x t；n e t j=w i j *o i：o j=1 (1+e x p(一 n e t k=w j k *o j：o k=1 (1+e x p(一 (n e t j t h e t a j)；(n e t kt h e t a k)；维普资讯 http:/ 第4 期 余晓红：B P 神经网络的 M A T I A B 编程

10、实现及讨论 4 7 Y=o k；计算各层误差：后向传播 d e l t a k=(y t Y)*o k *(1 一o k)；d e l t a j=w j k*d e h a k *o j *(1 一o j)；修正权值和阈值 w i j=w i j+e t a*o i*d e l t a j ；t h e t a j=t h e ta j e ta*d e l t a j：w j k=w j k+e t a*o j*d e l t a k ：the t a k=the t a ke t a*d e l t a k；保存当前样本的误差 e r r p(P)=S U l l l(y t Y)2；e

11、 n d E r r A l l=S U l l l(e r r p)；E a l l(e p o c h)=E r r A l l；En d 权值闽值初始化 设置样本 计算各层输 出 计算各层误差 修正权值和阈值 NO 上Y e s ：No l Y e S 训练结束 图 2 B P网络买现流程图 经过 3 8 4 5次学习(=O 0 3，无动量项)后达 到设定误差=0 1，误差曲线如 图 3 所 示。用训练 好的 B P网络对测试样本进行测试，测试样本为 X 、x 2 在给定范围内均匀 2 0 等分产生 4 4 1 个数据。测试误差均值为一 0 0 0 2 7，方差为0 0 0 1 2，测试

12、数 据用 Ma t l a b中的 Me s h()三维画图函数得到如图 4 所示结果。00-0 00 图3 B P学习误差曲线 图 4 仿真结果 3 学习算法讨论 在实际应用中，B P算法存在着训练时间长、收敛速度慢的缺点。在 B P 基本算法中增加动量项 是一种常用且有效的方法，通过实验对改进学习算 法中学习率和动量因子对收敛速度的影响进行仿真 研究。不同学习率和动量因子时所需的学习次数如 表 1 所示。表 1 不 同学 习率和动量 因子下所需 的学习次数(单位：次)Q：墨 墨 坠 墨 从表 1 结果中可 以看出：当学 习率不变时，增大动量因子，所需学习次数随之减少。当动 量因子不变时，增

13、大学习率，所需学习次数随之减 少，但学习率不能过大，否则将可能导致学习算法 维普资讯 http:/ 浙江交通职业技术学院学报 不收敛。增加动量项后对学习速度有明显改善。例如，当=O 5时，学习次数通常只需无动量项时 的5 0，当=0 8 时，学习次数通常只需无动量项 时的 2 5。4 结束语 B P网络是一种无反馈的多层前向神经网络，参考文献：有很强的函数逼近能力，应用非常广泛。通过一个 二元函数逼近的实例，对 B P网络的构造和程序实 现进行了研究。针对 B P网络存在训练时间长、收 敛速度慢的缺点，采用动量项的学习算法能有效提 高学习速度，不同参数对 B P网络的收敛速度有很 大影响，仿真

14、结果表明，较大的学习率和动量因子 能提高学习速度，但过大的取值则可能导致学习算 法不收敛。1 蒋宗礼 人工神经网络导论 M 北京：高等教育出版社，2 0 o 1 2 邓静，马传松，李振坤B P 神经网络的 c+实现及讨论 J 微机发展，2 0 0 8，1 3(7)：9 3 9 6 3 蒋良 孝，李超群基于 B P神经网络的函数逼近方法及其 M A T E B 实现 J 微型机与应用，2 0 o 4(1)：5 2 5 3 4 张智星 fL A T L A B 程序设计与应用 M 北京：清华大学出版社，2 O M a fla b I mp l e me n t a t i o n a n d Di

15、 s c u s s i o n o f BP Ne u r a l Ne t wo r k YU X i a o-h o n g (D e p a r t m e n t o f I n f o r m a d o n S c i e n c e a n d E e c t r o n l c，H a n g z h o u V o c a t i o n a l&T e c h n i c a l C o l l e g e，地【l l g D u 3 1 0 0 1 8，C h i n a)Ab s t r a c t：B P n e u r a l n e t w o r k h a

16、s s t r o n g a b i l i t y o f a p p r o a c h i n g n o n l i n e a r f u n c t i o n Ma t l ab p r o g r a t n m i n g o f B P n e t-w o r k w a s i mp l e me n t e d t o a p p r o a c h a 2-d i me n t i o n a l f u n c t i o n T h e c o n v e r g e n c e s p e e d w a s e x p e d i t e d v i a t

17、 h e I n o n n t t l m i n t h e l e a r n i n g a l g o r i t h mT h e i n fl u e n c e o f l e a r n i n g r a t e a n d mo me n t u m a g a i n s t the l e a mi n g s p e 耐 w le r ems e d Ke y w o r d s：N e u r a l n e t w o r k；B P n e t w o r k；Ma t 1 ab；L e a r n i n g alg o ri t h m(上接第 4 4页)

18、Li n e r Ro u t i n g De s i g n Ba s e d o n M ATLAB T U Q L 1 一 f e n g，B A I J i p i n g (Z h e j i a n g I n s t i tu t e o f C o m mu n i c a t i o m，H a n l o u 3 1 1 1 1 2，C h i n a)Abst r a c t：On t h e B a s i s o f L i n e a r p l a n n i n g，i t i s f e a s a b l e t o a p p l y MAT L A B

19、 i n o p t i mi z i ng l i n e r r o u t i ng，8 0 as t o a c h i e v e ma x i m u m e c o n o m i c p r o fi t s b y ass i g n i ng l i n e r s w i th d i f f e r e n t t y p e s and t o n n a g e s t o d i ff e r e n t r o u te s Ke y w o r d s：MAT L A B；L i n e a r；S h i p R o u t i ng；O p t i mi z e 维普资讯 http:/