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基于 MATLAB的BP神经网络的设计与训练

张圣楠 ，郭文义。，肖力墉。

(1．浙江大学 电气工程学院，2．浙江大学 信息学院，浙江 杭州 310027；

3．内蒙古农业大学 机电学院，内蒙古 呼和浩特 010018)

摘 要 ：本文介绍 了BP神经 网络 以及运 用 matlab工具 箱构造 BP神经 网络 。并对该神经 网络进 行

训 练 的方法及 过 程 。并 以函数 逼近 为例 。通过 改 变被 逼近 函数 的参数 、BP 网络 隐层 神 经 元 的数 目、BP

网络 的学 习算 法 ，比较训 练效 果的差别 ，进 而得 出结论 。

关键词 ：人工神经 网络 ；BP神经 网络 ；matlab

中图分类 号 ：TP18 文献标识码 ：A 文章编号 ：1007--6921(2005)17—0095—04

1 引言

智能控制作为一 门新兴 的交叉学科 ，在许 多方 2．2 BP算 法

面都优于传统控制 。而智能控制 中的人工 神经 网络 BP网络采用 误差反 向传播算法 ，即 BP算法 。

由于模仿人类 的神经 网络 ，具有感知识别、学 习、联 这是一种有教师指导 的 8率学 习算法 。首先 由教师

想 、记 忆 、推 理 等 智 能，更 是 有 着 广 阔 的发 展 前 景 。 对每一种输入模 式设定一个期望输 出值 。然后 对 网

其 中的一种 一一一反 向传播 网络 (BackPropagation 络输入 实际的学 习记忆模 式 。并 由输入层经 隐层 向

NetWOrk。简称 BP网络)是 对非线性可微分 函数进 输 出层传播 ，此过 程称为 “模 式顺传播 ”。实际 输 出

行权值训练的多层前 向网络 。可 以说 ，BP网络是人 与期望输 出的差即是误差 。按照误差平方最小这一

工神经 网络 中前 向网络 的核心 内容 ，体现 了人工神 规则 。由输 出层往 隐层逐层修正连接权值和 阈值 。此

经 网络 最 精 华 的部 分 。本 文 介 绍 了运 用 matlab工 过程称为 “误差逆传播 ”。随着 “模 式顺传播 ”和 “误

具 箱构造 BP神经 网络 ，实现对 非 线 性 函数 (余 弦 函 差逆 传播 ”过程 的交 替反复进 行 。不 断调整 网络 的权

数)的逼近 ，并对该神经 网络进 行训练 的方法及过 值和 阈值 ，使得误差信号最小 。最终使 网络 的实 际输

程 。 出逐渐 向各 自所对应 的期望输 出逼近 。

2 BP网络 2．2．1 信息的正 向传递

反 向传播 网络 (BackPropagationNetwork，简称 2．2．1．1 隐含层 中第 i个神经元 的输 出为 ：

BP网络)是对非线性可微分 函数进 行权值训练 的多

a“= fl( l0 +bli)，i= 1，2，… ，sl

层前 向网络。在人工 神经 网络 的实 际应用 中，80％ J0 I

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