BP神经网络训练过程

BP神经网络训练步骤隐藏层输出层输入层基函数为线性基函数隐藏层的激活函数为Sigmoid函数输出函数为线性函数培训类型：个案处理（在线处理SPSS）阈值更新网络初始化权值更新判断迭代是否结束隐含层输出计算输出层输出计算误差计算YESNO网络初始化初始化输入层、隐含层、输出层节点数n、l、m初始化权值Wij、Wjk初始化输入层和输出层阈值a、b1()njijijiHfxai=1,2……n;j=1,2……l1()1xfxe1lkjjkkjOHbK=1,2……m计算输入层计算输出层kkkeYOK=1,2……m误差计算1(1)()mijijjjjkkkHHxiejkjkjkHei=1,2……n;j=1,2……lj=1,2……l;K=1,2……m1(1)mjjjjjkkkaaHHekkkbbei=1,2……n;j=1,2……j=1,2……l;K=1,2……m权值更新阈值更新确定隐含节点数1ln()lmna2logln根据反复试算确定隐含节点数maxmaxminmax()()/ttt附加动量法调整权值变学习效率法()(1)()(()(1))kkkkk实例分析-BP识别语音信号训练数据类别实例分析-BP识别语音信号各权值特征分布实例分析-BP识别语音信号训练次数与正确率实例分析-BP识别语音信号分类结果实例分析-BP识别语音信号分类误差