双隐层BP网络的设计与逼近分析

摘要：

为了设计一个实用、高精度的BP网络算法,对双隐层BP网络进行了深入研究.从对双隐层BP网络的设计入手,给出了设计该网络的所有关键因素,并且推导了两输入单输出类型的双隐层BP网络的学习算法.为了分析双隐层BP网络逼近能力,选取了4个具有代表性的函数,同时使用双隐层BP网络和单隐层BP网络进行逼近实验,从而比较双隐层BP网络与单隐层BP网络.实验数据表明,双隐层BP网络具有更高的训练样本的输出精度和更强的泛化能力,为BP网络的使用提供了另一条路径.同时也表明了超过两个隐含层的BP网络的实用性可能不太大.

关键词：双隐层BP网络、梯度下降法、过拟合、函数逼近、预测样本、墨西哥帽子

所属期刊栏目：46

分类号：TP273(自动化技术及设备)

资助基金：安徽理工大学博士、硕士基金资助项目ZY022;国家自然科学基金青年基金资助项目51604011

在线出版日期：2017-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：19-23