BP神经网络分步赋初值算法的研究

为解决BP神经网络的实际应用问题,将算法优化技术应用到该项研究中。在分析了多种BP算法的优化算法之后,提出了一种优化的分步赋初值算法,在对各种BP优化算法进行分析的基础上,着重研究了初值和BP算法的关系,并建立了神经网络的线性方程,通过求解方程得到了BP神经网络的最优初始权值。研究结果表明:优化算法不仅降低了BP算法的训练时间,使其由13 s缩短到1 s以内,同时,BP赋初值算法的误差曲线由平缓变为直线下降,解决了传统BP算法易陷入局部极小值的问题。