计算智能实验报告实验名称:BP神经网络算法实验班级名称:专业:姓名:学号:联系电话:实验目的编程实现BP神经网络算法;探究BP算法中学习因子算法收敛趋势、收敛速度之间的关系;修改训练后BP神经网络部分连接权值,分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果,理解神经网络分布存储等特点。实验要求按照下面的要求操作,然后分析不同操作后网络输出结果。可修改学习因子可任意指定隐单元层数可任意指定输入层、隐含层、输出层的单元数可指定最大允许误差ε可输入学习样本(增加样本)可存储训练后的网络各神经元之间的连接权值矩阵;修改训练后的BP神经网络部分连接权值,分析连接权值修改前和修改后对相同测试样本测试结果。实验原理1明确BP神经网络算法的基本思想如下:2明确BP神经网络算法步骤和流程如下:四、实验内容和分析实验时建立三层BP神经网络,输入节点2个,隐含层节点2个,输出节点1个,输入训练样本如下表:,。训练结果:训练次数3906,----,输出结果基本满足识别要求。改变学习因子学习因子决定每一次循环训练中所产生的权值变化量。大的学习因子可能导致系统的不稳定;但小的学习因子导致较长的训练时间,可能收敛很慢,不过能保证网络的误差值不跳出误差表面的低谷而最终趋于误差最小值。所以一般情况下倾向于选取较小的学习速率以保证系统的稳定性。改变输入层、隐含层、输出层的单元数当隐含层节点个数为3时,相同训练样本和测试样本,,
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