BP神经网络

Posted 2021-04-26 星交流

1. BP神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法。

2. 它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值和期望输出值的误差均方差为最小。

3. 基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程。

4. BP神经网络的三个层次：输入层、隐层、输出层。

5. 遗传算法是什么：
   

6. 遗传算法的基本思想正是基于模仿生物界遗传学的遗传过程。它把问题的参数用基因代表，把问题的解用染色体代表（在计算机里用二进制码表示），从而得到一个由具有不同染色体的个体组成的群体。这个群体在问题特定的环境里生存竞争，适者有最好的机会生存和产生后代。后代随机化地继承了父代的最好特征，并也在生存环境的控制支配下继续这一过程。群体的染色体都将逐渐适应环境，不断进化，最后收敛到一族最适应环境的类似个体，即得到问题最优的解。要求利用遗传算法求解函数极值问题。

7. 遗传算法 ( Genetic Algorithms, GA )是基于生物界自然选择和基因遗传学原理的一种广为应用的、高效的随机搜索算法，20世纪60年代由美国的密执根大学的Holland教授首先提出。该算法将优化问题看作是自然界中生物的进化过程，通过模拟大自然中生物进化过程中的遗传规律，来达到寻优的目的。近年来，遗传算法已广泛地应用于作业调度与排序、可靠性设计、车辆路径选择与调度、成组技术、设备布置与分配、交通问题等等。
   
       用遗传算法求解优化问题时，一定数量的候选解（称为个体）的抽象表示（称为染色体）的种群向更好的解进化。传统上，解用二进制表示（即0和1的串），但也可以用其他表示方法。进化从完全随机个体的种群开始，之后一代一代发生。在每一代中，整个种群的适应度被评价，从当前种群中随机地选择多个个体（基于它们的适应度），通过自然选择和突变产生新的生命种群，该种群在算法的下一次迭代中成为当前种群。

9.调节遗传算法的参数可能会有利于更好的更快的收敛，这些参数包括个体数目、交叉律和变异律。例如太大的变异律会导致丢失最优解，而过小的变异律会导致算法过早的收敛于局部最优点。