基于BP神经网络算法对涂层老化的分析方法

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基于BP神经网络算法对涂层老化的分析方法

发明专利无效专利
  • 申请号:CN201010617208.X
  • 申请人:中国人民解放军63983部队
  • 申请日:2010-12-31
  • 主分类号:G06N3/08
  • 公开(公告)日:2011-05-11
  • 公开/公告号:CN102054199A
申请同类专利

摘要:本发明提供了一种基于BP神经网络算法对涂层老化的分析方法。建模关系数目没有限制,将其应用于伪装涂料的老化预测,灵活性和预报精度较高,可以实现全局最优解,训练次数少,收敛快;隐层和因节点选取采用理论指导;继承性较好。其由信号的正向传播与误差的反向传播过程组成;正向传播是,输入样本从输入层传入,经各隐层逐层处理后,传向输出层;若输出层的实际输出与期望的输出不符,则转入误差的反向传播阶段;误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传,并将误差分摊给各层的所有单元,从而获得各层单元的误差信号,此误差信号即作为修正各单元权值的依据;这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程,是周而复始地进行,此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度,或进行到预先设定的次数为止;其特征在于:(1)增加动量项ΔW(t)=ηδX+αΔW(t-1),α为动量因子α∈(0,1);(2)自适应调节学习速率,若经过一批次权值调整后总误差E上升,η=βη(θ>0),若经过一批次权值调整后总误差E下降,η=θη(θ>0);(3)引入陡度因子,当误差曲面进入平坦区域时,设改变输出量,λ为陡度因子,在平坦区时λ>1,退出平坦区后λ=1。

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