1、毕业论文开题报告 电气工程及其自动化 BP 神经网络训练算法改进初探 一、课题研究意义及现状 本课题主要研究传统 BP神经网络的基本原理和设计方法，并对传统 BP算法进行改进。 BP 神经网络目前已经得到广泛的应用，并发展了某些快速收敛和优化的改进算法。在网络设计及其模型选择时，既可采用典型网络模型，也可采用多种网络模型的优点组合 .另外，还可以结合具体应用间题特点，对原网络模型进行改进。 MATLAB 神经网络工具箱不需要繁琐编程，提供的网络训练函数可直接用于循环训练一个 BP 神经网络，最终达到允许目标误差的函数，大大提 高了研究的效率。 随着新的控制思路和手段的不断涌现，人工神经网络作为
2、一种新型的信息获取、描述和处理方式，正在逐渐引起不同学科和领域的科学家的注意。神经网络有其自适应，自学习，并行处理等特点。它被广泛应用于模式识别、信号处理和自动控制等领域。目前，人们研究最为广泛最具代表行的网络是 BP(Back Propagation)神经网络，它具有分布式的信息存储方式，大规模并行处理，自学习和自适应性、较强的鲁棒性和容错性等特点。当前， BP 神经网络主要应用于模式识别、图像处理、信息处理、故障检测、企业管理、市场分析等领域 。而 BP 神经网路采用的是经典的 BP 算法。 BP 算法也是目前比较流行的神经网络学习方法，是能实现映射变换的前馈型网络战中最常用的一类网络，是
3、一种典型的误差修正方法。 由于传统的 BP 算法存在诸如收敛速度慢，易陷入局部最小点以及编程困难，计算量大等问题，因此许多学者对其进行了改进，提出了多种改进算法。 BP 算法的改进主要有两种途径，一种是采用启发式学习方法，如附加动量法、自适应学习率法等 ;另一种是采用数字优化技术，共扼梯度法、牛顿法、 Levenberg-Marquardt 法等。 二、课题研究的主要内容和预期目标 本课 题主要研究传统 BP 神经网络的基本原理和设计方法，并对传统 BP 算法进行改进。主要内容： （ 1）深入研究 BP 神经网络。分析和比较各种算法的特点以及其函数的参数形式。研究其各自适用的网络。 （ 2）研
4、究当前传统 BP 神经网络的训练算法存在的一些问题。比如收敛速度慢、容易陷入局部最小、网路的结构难以确定等等。透彻分析这些问题产生的原因。 （ 3）针对 BP 算法中存在的问题，提出其改进方法。 BP 算法的改进主要有两种途径，一种是采用启发式学习方法，如附加动量法、自适应学习率法等；另一种是采用数字优化技术，共扼梯度法、牛顿法、 Levenberg-Marquardt 法等。 （ 4）利用改进 BP 算法对柴油机故障诊断问题进行仿真实验，与传统的 BP 算法相比，改进后的算法能取得更好的诊断效果。 预期目标： （ 1）掌握 BP 神经网络的基本原理； （ 2）对神经网络各个训练算法进行改进；
5、 （ 3）完成 BP 神经网络训练算法改进初探设计； （ 4）用 MATLAB 软件实现改进初探，并完成仿真实验； （ 5）完成一篇毕业论文。 三、课题研究的方法及措施 1、检索相关文献，了解相关技术背景、成果及方案。 2、在完成步骤 1 的基础上，学习 BP 神经网络的基本原理。 3、在完成步骤 1、 2 的基础上对 BP 神经网络训练各个算法进行研究。 4、了解 BP 网络的训练函数和用 MATLAB 构建 BP 神经网络。 5、用柴油机故障实例来实现改进算法。 6、用 MATLAB 软件实现算法，完成仿真实验。 7、技术文档总结，完成毕业论文。 四、课题研究进度计划 2010.10.17
6、-2010.11.3：分析任务，收集资料，完成开题报告、文献综述、外文翻译 2010.11.3-2010.12.4 ：初步完成 BP 神经网络训练算法改进初探的相关理论研究 2010.12.5-2010.12.31 ：完成仿真实验，验证实验结果，并完成论文初稿 2010 1.5-2011.5：完成论文、准备毕业论文答辩 五、参考文献 1王沫然 .MATLAB6.0 与科学计算 M . 北京 :电子工业出版社 ,2001,9. 2 张志涌 ,徐彦琴 .MATLAB 教程 - 基于 6. x 版本 M .北京 :北京航天航空大学出版 社 .2001. 3 楼顺天 .基于 MATLAB 的系统分析与
7、设计 神经网络 M.西安：西安电子科技大学出 . 4 李士勇 .模糊控制神经控制和智能控制 M. 5 王永骥，涂健 .神 经元网络控 M.北京：机械工业出版社， 1998 6 韩力群 .人工神经网络理论、设计及应用 M . 北京 :化学工业出版社 .2004,2. 7 林康红 ,施惠昌 ,卢强等 .基于神经网络的传感器非线性误差校 J . 传感器技术 ,2002 ,21 (1) :65-73. 8 甘俊英 ,张有为 .基于 BP 神经网络的人脸识别 J. 统工程与电子技术 ,2003 ,25 (1) :110-17. 9 吴建生 .旱涝灾害的遗传 -神经网络 集成预测方法研究 J广西科学 ,
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