發(fā)布時(shí)間：2020-06-12 07:53

【摘要】：分類(lèi)是指根據(jù)原始數(shù)據(jù)信息,尋找同一類(lèi)別間對(duì)應(yīng)的函數(shù)規(guī)則,建立合理模型,以便對(duì)未知類(lèi)別進(jìn)行合理劃分。隨著科學(xué)技術(shù)的日新月異,分類(lèi)方法的研究在此基礎(chǔ)上也更加深入和全面。在實(shí)際問(wèn)題中,數(shù)據(jù)量日趨大量化,問(wèn)題日趨復(fù)雜化,傳統(tǒng)的分類(lèi)方法通常存在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低且預(yù)測(cè)效率不高等問(wèn)題,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以對(duì)已知樣本數(shù)據(jù)集進(jìn)行不斷地學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,并且通過(guò)對(duì)誤差反向修正,能夠以較高的準(zhǔn)確率處理分類(lèi)問(wèn)題,因此得到了各領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用和認(rèn)可。但是,在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的搭建過(guò)程中仍存在部分不足之處,如隱含層層數(shù)及節(jié)點(diǎn)數(shù)如何合理選取、連接權(quán)值閾值的隨機(jī)性導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)泛化能力差,這些問(wèn)題都直接影響著網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)精度。鑒于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以上存在的問(wèn)題,論文首先總結(jié)前人對(duì)隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定的常用方法,在此基礎(chǔ)上提出了一種新的隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定方法,并且從理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用兩方面對(duì)新方法的有效性、實(shí)用性以及優(yōu)越性進(jìn)行驗(yàn)證。其次針對(duì)初始權(quán)值、閾值的隨機(jī)性造成網(wǎng)絡(luò)收斂速度過(guò)慢的問(wèn)題,論文提出了一種在遺傳算法基礎(chǔ)上進(jìn)一步改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化方式,并給出參數(shù)優(yōu)化算法的具體原理及步驟,對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的方法在有效提升了網(wǎng)絡(luò)收斂速度的基礎(chǔ)上得到了更好的預(yù)測(cè)效果。最后基于優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,論文對(duì)鐵路道岔故障診斷的問(wèn)題進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè),得到了較好的預(yù)測(cè)效果。同時(shí),對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型合理有效,達(dá)到了改善預(yù)測(cè)效果的目的。
【圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖

Sigmoid函數(shù)曲線形式如圖2-2：logsig函數(shù)： =11 (2-11)tansig函數(shù)： =21 2 1 (2-12)圖2-2兩種S型函數(shù)曲線- 9 -
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：C81

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本文編號(hào)：2709233