本站原创摘 要:分析了BP神经网络的结构及其算法实现流程,利用C++语言构建了BP神经网络的网络模型,并通过一个实例,展示了用面向对象来实现BP神经网络的优势.
关 键 词 :BP神经网络,面向对象程序设计,C++
中图分类号:TP
文献标识码:A
文章编号:1672-3198(2010)08-0271-02
1.BP网络算法分析
人工神经网络是从人的神经系统得到启发,由多个神经元广泛连接而建立起来的一种大规模的、高度并行的智能信息处理系统.通常由多个网络层构成,其中包括一个输入层、一个或几个隐层、一个输出层,层与层之间采用全互连接,同层神经元之间不存在相互连接.
其算法基本思想是利用最小二乘法,即LMS算法,采用梯度搜索技术,以期使网络的实际输出值与期望输出值之间的误差均方值为最小.其学习过程由前向传播和反向传播组成.在前向传播过程中,输入模式经输入层、隐层逐层处理,并传向输出层.如果在输出层不能得到期望的输出,则转入反向传播过程.反向传播过程将误差值沿连接通路逐层反向传送,并修正各层连接权值.对于给定的一组训练模式,不断用一个训练模式训练网络,重复前向传播和误差反向传播过程,直至网络均方误差(Ep)小于给定值为止.