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duwenting_

木虫 (小有名气)

[求助] 我研究BP神经网络,想问下插做数据如何用,起到什么作用,求详解

我研究BP神经网络,现在在写毕业论文,现在论文中只讨论不同训练参数条件下,得到最优预测值,想加点插做数据验证。想问下插做数据如何用,起到什么作用,求详解

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坚毅翅膀,勇敢飞翔
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duwenting_

木虫 (小有名气)

引用回帖:
: Originally posted by hblgczy at 2012-02-04 12:42:49:
多看看文献吧神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据,通过历史数据的训练,网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中,首先要找到某些问题的一些特征,以及对应的评价数据,用 ...

我是利用改进BP算法研究我的实验数据的,但老师觉得只是用实验数据训练,缺乏说服力,你有什么良计?
坚毅翅膀,勇敢飞翔
3楼2012-02-04 14:14:14
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hblgczy

至尊木虫 (文坛精英)

【答案】应助回帖

duwenting_(金币+20, 博学EPI+1): 有帮助 2012-02-05 08:55:50
duwenting_(金币+46): 2012-02-12 14:33:57
多看看文献吧神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据,通过历史数据的训练,网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中,首先要找到某些问题的一些特征,以及对应的评价数据,用这些数据来训练神经网络。   虽然BP网络得到了广泛的应用,但自身也存在一些缺陷和不足,主要包括以下几个方面的问题。   首先,由于学习速率是固定的,因此网络的收敛速度慢,需要较长的训练时间。对于一些复杂问题,BP算法需要的训练时间可能非常长,这主要是由于学习速率太小造成的,可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。   其次,BP算法可以使权值收敛到某个值,但并不保证其为误差平面的全局最小值,这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题,可以采用附加动量法来解决。   再次,网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导,一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此,网络往往存在很大的冗余性,在一定程度上也增加了网络学习的负担。   最后,网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说,如果增加了学习样本,训练好的网络就需要从头开始训练,对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。
有志者,事竟成,破釜沉舟,百二秦关终属楚;苦心人,天不负,卧薪尝胆,三千越甲可吞吴。
2楼2012-02-04 12:42:49
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hblgczy

至尊木虫 (文坛精英)

【答案】应助回帖

引用回帖:
3楼: Originally posted by duwenting_ at 2012-02-04 14:14:14:
我是利用改进BP算法研究我的实验数据的,但老师觉得只是用实验数据训练,缺乏说服力,你有什么良计?

用算法对某一实验做一下预测,然后实验结果和预测结果作对比,这就有说服力了
有志者,事竟成,破釜沉舟,百二秦关终属楚;苦心人,天不负,卧薪尝胆,三千越甲可吞吴。
4楼2012-02-04 15:11:06
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duwenting_

木虫 (小有名气)

引用回帖:
: Originally posted by hblgczy at 2012-02-04 15:11:06:
用算法对某一实验做一下预测,然后实验结果和预测结果作对比,这就有说服力了

我就这这样做的,这样就足够了吗
坚毅翅膀,勇敢飞翔
5楼2012-02-05 08:55:12
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