(仅供参考)BP神经网络分类器的实现原理

LabVIEW中BP神经网络的实现及应用
0 引言LabVIEW 是美国NI 公司开发的高效图形化虚拟仪器开发平台，它的图形化编程具有直观、简便、快速、易于开发和维护等优点，在虚拟仪器设计和测控系统开发等相关领域得到了日益广泛的应用，它无需任何文本程序代码，而是把复杂、繁琐的语言编程简化成图形，用线条把各种图形连接起来。

BP 神经网络属于前馈神经网络，它广泛应用函数逼近、模式识别、分类和数
据压缩等领域，若将神经网络与虚拟仪器有机结合，则可以为提高虚拟仪器测控系统的性能提供重要的依据。

1 BP 神经网络学习算法BP 模型是一种应用最广泛的多层前向拓扑结构，以三层BP 神经网络作为理论依据进行编程，它由输入层、隐层和输出层构成。

设输入层神经元个数为I，隐层神经元个数为J，输出层神经元个数为K，学习样本有N 个(x，Y，)向量，表示为：输入向量
X{x1，x2，…，xI}，输出向量l，{Y1，Y2，…，Yx)，理想输出向量为
T{tl，t2，…，tK}。

(1)输入层节点i，其输出等于xi(i=1，2，…，I，将控制变量值传输到隐含层，则隐层第j 个神经元的输入：
其中：Wji 是隐层第J 个神经元到输入层第i 个神经元的连接权值。

(2)隐层第J 个神经元的输出：
(3)神经网络输出层，第k 个神经元的输入为：
其中：Vkj 是输出层第k 个神经元到隐层第j 个神经元的连接权值。

(4)神经网络输出层，第志个神经元的输出为：
(5)设定网络误差函数E：
(6)输出层到隐层的连接权值调整量△Vkj：
(7)隐层到输入层的连接权值调整量wji：。

bp分类的基本概念BP分类（Backpropagation）是一种基于梯度下降算法的神经网络分类方法。

它是一种监督学习算法，通过反向传播误差来训练神经网络模型。

基本概念如下：1. 前向传播（Forward Propagation）：在神经网络中，输入样本通过网络的输入层向前传播，经过隐藏层的计算，最终在输出层得到分类结果。

2. 反向传播（Backward Propagation）：反向传播是BP分类算法的核心，通过计算输出层与目标输出之间的误差，并将误差向后传播到隐藏层和输入层，用来更新网络的权重和偏置值。

3. 激活函数（Activation Function）：激活函数在神经网络的每个神经元中使用，它们负责将输入信号进行非线性转换，增加网络的表达能力。

常用的激活函数有Sigmoid、ReLU、Tanh等。

4. 损失函数（Loss Function）：损失函数衡量了模型的输出值与目标值之间的差距，是用来衡量模型预测的准确性的指标。

常见的损失函数包括均方误差（Mean Squared Error）、交叉熵（Cross-Entropy）等。

5. 权重更新（Weight Update）：根据反向传播算法中计算得到的梯度信息，通过梯度下降算法对网络中的权重进行更新，使网络的预测结果逐步逼近目标输出。

6. 学习率（Learning Rate）：学习率是用来控制权重更新的步长，它决定了每次权重更新的幅度大小。

合适的学习率可以加快收敛速度，但过大或过小的学习率都会导致训练效果不佳。

7. 批量学习（Batch Learning）：在BP分类中，通常会将训练数据集分成若干个批次进行训练，每个批次包含多个样本。

通过计算每个样本的误差平均值来更新权重，以减小计算量和提高训练速度。

以上是BP分类的基本概念，理解这些概念对于掌握BP分类算法的原理和实现是很重要的。

BP神经网络模型第1节基本原理简介近年来全球性的神经网络研究热潮的再度兴起，不仅仅是因为神经科学本身取得了巨大的进展．更主要的原因在于发展新型计算机和人工智能新途径的迫切需要．迄今为止在需要人工智能解决的许多问题中，人脑远比计算机聪明的多，要开创具有智能的新一代计算机，就必须了解人脑，研究人脑神经网络系统信息处理的机制．另一方面，基于神经科学研究成果基础上发展出来的人工神经网络模型，反映了人脑功能的若干基本特性，开拓了神经网络用于计算机的新途径．它对传统的计算机结构和人工智能是一个有力的挑战，引起了各方面专家的极大关注．目前，已发展了几十种神经网络，例如Hopficld模型，Feldmann等的连接型网络模型，Hinton等的玻尔茨曼机模型，以及Rumelhart等的多层感知机模型和Kohonen的自组织网络模型等等。

在这众多神经网络模型中，应用最广泛的是多层感知机神经网络。

多层感知机神经网络的研究始于50年代，但一直进展不大。

直到1985年，Rumelhart等人提出了误差反向传递学习算法（即BP算），实现了Minsky的多层网络设想，如图34-1所示。

BP 算法不仅有输入层节点、输出层节点，还可有1个或多个隐含层节点。

对于输入信号，要先向前传播到隐含层节点，经作用函数后，再把隐节点的输出信号传播到输出节点，最后给出输出结果。

节点的作用的激励函数通常选取S 型函数，如Qx e x f /11)(-+=式中Q 为调整激励函数形式的Sigmoid 参数。

该算法的学习过程由正向传播和反向传播组成。

在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐含层逐层处理，并传向输出层。

每一层神经元的状态只影响下一层神经输入层 中间层 输出层 图34-1 BP 神经网络模型元的状态。

如果输出层得不到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通道返回，通过修改各层神经元的权值，使得误差信号最小。

社含有n 个节点的任意网络，各节点之特性为Sigmoid 型。

１ Ｂ Ｐ神经 网络 的简介 基于误差反 向传播 （ Ｂ ａ ｃ ｋ ｐ ｒ ｏ ｐ ａ ｇ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ） ￣法 的多层前馈 网络 （ Ｍｕ ｌ ｉ ｔ ｐ ｌ ｅ — ｌ ａ ｙ ｅ ｒ ｆ ｅ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｗ ａ ｒ ｄ ｎ ｅ ｔ － ｗ ｏ ｒ ｋ ， 简记为 Ｂ Ｐ网络） 【 １ ］ ， 是 目前 应用 最多也是 最成 功的网络之一 ，构造一个 Ｂ Ｐ网络需要确定 其处 理单元——神经元 的特性 和网络的拓扑结构 。Ｂ Ｐ网络可 以简单地看作是一个 多层的感知器 ， 其 输人输出关系与单层感 知器完全相 同 ， 前一层 的输 出是下 一层 的输入。神经 网络学 习 算法 要求 神经元模 型 的传递 函数为有 界连续 可微 函数如 ｓ ｉ ｇ — ｍｏ ｉ ｄ函数 ， 通过学 习可以用一个 连续 的超 曲面 （ 而不仅仅 是一 个超平面 ） 来 完成划分输入样本 空间的功 能。 神经 网络 的拓扑结构是指神经元之间的互 连结构 。 图１ 是 个Ｂ Ｐ网络结构 。Ｂ Ｐ网络 由输 入层 、 输 出层以及一 个或多个 隐含层互连而成 的一种 多层 网 ， 这种结构使 多层 前馈 网络可在
２ Ｂ Ｐ 网络 的应 用 实 例
下面采用 Ｂ Ｐ算法 ， 在 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ中编程 ， 建立 Ｂ Ｐ神经 网络模 型， 对其进行训练 ， 最后用 于对癌细胞 的检测 。 图１ 检测 的基 本原理［ ６ ， ７ １ ： 由于气体分子 或 固体 、 液体 的蒸气受 到一定 能量的电子流轰击或强 电场作用 ， 丢失价 电子生成分子 离子 ； 同时 ， 化学 键也发 生某些 有规律 裂解 ， 生成 各种碎 片离 子。 这些带正 电荷 的离子在 电场和磁场作用下 ， 按质荷 比（ 即质 量 和电荷 比值 Ｍ／ Ｚ） 的大小分开 ， 排列成谱 ， 记 录下来即为质谱 （ ｍ ａ ｓ ｓ ｓ ｐ ｅ ｃ ｔ ｒ ｕ ｍ） 。因此 ， 可 以根据质谱 中离子的强度判断其血 清蛋 白质样本有无癌症细胞 。 实 例 中的数据 是采用 Ｆ Ｄ Ａ — Ｎ Ｃ Ｉ诊所 蛋 白质项 目中的数 据库 中的数据 。程序主要完成三部分功能 ：一是通过 ｒ ａ ｎ ｋ ｆ ｅ ａ — 图２ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ０ 函数 ， 从 １ ５ ０ ０ ０个 的特征 中选取 １ ０ ０ 个影 响较大 的特征 ； 二是 通过神经 网络 的专用 函数 ｎ ｅ ｗ ｆ ０ 建立 Ｂ Ｐ网络 ， 并 对其进 Ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｂ ｒ 函数对网络进行训 练。训练效果如图 ２所示 。 行训练 和建模 ； 三是给 出测试的结果 。 表 １ 列出 了上述实验 的关键数据 。分析可 知 ： 基本梯 度下降算 ２ ． １特征 的提取 法 （ Ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｇ ｄ ） ，迭代次数多 ，耗时长 ，收敛 速度慢 ；共轭梯度算法 在数据集 中共有 ２ １ ６个病人 ，其 中有 １ ２ １ 个 卵巢癌患者 和 ９ ５ Ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｃ ｇ ｐ ） 和变梯 度法 与拟牛顿 法 的折 中算 法 （ Ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｏ ｓ ｓ ） 迭代 次数 个正常 的病人 。 每个病人的输入是其 具体 特征 （ Ｍ／ Ｚ ） 下 的离子浓度 ， （ 耗 时少 ， 收敛速度 较快 ； 改进型 Ｌ Ｍ算法 （ Ｔ ｒ ｉ ａ ｎ ｂ ｒ ） 虽然迭代 次数 由于数 据 中共有 １ ５ ０ ０ ０个特征用 于判 断 ， 计 算量 过于庞大 ， 而且 在 少 ， 这些特征 当中也没有哪一种特征可以决定正确的分类 ， 。 因此 ， 需要 较少 ，但是 每 个训 练周 期很 长 ，网络 输 出与实 际输 出的均方 差 ＭＳ Ｅ） 偏大 。 个分类器— — Ｔ ａ ｎ ｋ ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｓ ０ ｉ ￣数 ， 用来从 １ ５ ０ ０ ０ 个 特征中选取 １ ０ ０ （ ２ － ３神经 网络的性能测试 个重要 的特征用于分类 ； 每个病 人的输出则是一个二值矩 阵 ， “ ０ ” 表 将 １ ０ ０个 测试结果 样本分别 输入到经过 训练 的 Ｂ Ｐ神经 网络 ， 示正常病人 ， “ １ ” 表示患有癌症的病人。 其测试结果如表 ２所示 。 ２ ． ２ Ｂ Ｐ神 经网络 的构建及训练 ３ 结 论 文 中用 于 癌症 检测 的神 经 网络含 有 一个 输 入层 ，节点 数 为 本文用 Ｂ Ｐ神经 网络对病 人样 本进行检测 ，在用大量的真实数 １ ０ ０ ； 一个输 出层 ， 节点数为 ２ １ ６ ； 一个 隐含层 ， 节点数为 ｌ ０ 。由于其 据进行训 练后 ， 得到满足误差指标 的 Ｂ Ｐ神经网络 ； 根据不同的算法 输 出函数在 ０到 １ 之间 ，所 以隐含层和输 出层得 激励 函数 为 ｓ ｉ ｇ — 训 练 网络 ，得 到 的训练 模 型的效 果也 不尽 相 同。结 果表 明使 用 ｍ ｏ ｉ ｄ对数 函数和线性函数。ｔ ｒ ａ ｉ ｎ根据在 ｎ ｅ ｗ ｆ函数 中确定的训练函

模型，它是一个互联的非线性动力学网络.他解决问题
的方法是一种反复运算的动态过程,这是符号逻辑处理 方法所不具备的性质. 1987年首届国际ANN大会在圣地 亚哥召开，国际ANN联合会成立，创办了多种ANN国际
人工神经网络研究的局限性
（1）ANN研究受到脑科学研究成果的限制。 （2）ANN缺少一个完整、成熟的理论体系。
图6 简单网络
假设有P个训练样本，即有P个输入输出对 （Ip, Tp）,p=1,…,P, 其中

输入向量为 :
I p (i p1 ,...,i pm )
pn
T
目标输出向量为（实际上的）:
Tp
(t p1 ,...,t
)
T
网络输出向量为 （理论上的）
Op (o p1 ,...,o pn )T
y f ( wi xi )
i 1
• θ 为阈值，f（X）是激发函数；它可以是线性 函数，也可以是非线性函数．
m
例如，若记
z
w x
i 1 i
m
i

取激发函数为符号函数
1, sgn( x) 0,
则
1, y f ( z) 0,
x 0, x 0.
ANN研究的目的和意义
(1)通过揭示物理平面与认知平面之间的映射，了 解它们相互联系和相互作用的机理，从而揭示思 维的本质，探索智能的本源。 (2)争取构造出尽可能与人脑具有相似功能的计算
机，即ANN计算机。
(3)研究仿照脑神经系统的人工神经网络，将在模
式识别、组合优化和决策判断等方面取得传统计
算机所难以达到的效果。
人工神经网络 (Artificial Neural Netwroks -----ANN) -----HZAU 数模基地

BP神经网络实验详解（MATLAB实现）BP（Back Propagation）神经网络是一种常用的人工神经网络结构，用于解决分类和回归问题。

在本文中，将详细介绍如何使用MATLAB实现BP神经网络的实验。

首先，需要准备一个数据集来训练和测试BP神经网络。

数据集可以是一个CSV文件，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。

一般来说，数据集应该被分成训练集和测试集，用于训练和测试模型的性能。

在MATLAB中，可以使用`csvread`函数来读取CSV文件，并将数据集划分为输入和输出。

假设数据集的前几列是输入特征，最后一列是输出。

可以使用以下代码来实现：```matlabdata = csvread('dataset.csv');input = data(:, 1:end-1);output = data(:, end);```然后，需要创建一个BP神经网络模型。

可以使用MATLAB的`patternnet`函数来创建一个全连接的神经网络模型。

该函数的输入参数为每个隐藏层的神经元数量。

下面的代码创建了一个具有10个隐藏神经元的单隐藏层BP神经网络：```matlabhidden_neurons = 10;net = patternnet(hidden_neurons);```接下来，需要对BP神经网络进行训练。

可以使用`train`函数来训练模型。

该函数的输入参数包括训练集的输入和输出，以及其他可选参数，如最大训练次数和停止条件。

下面的代码展示了如何使用`train`函数来训练模型：```matlabnet = train(net, input_train, output_train);```训练完成后，可以使用训练好的BP神经网络进行预测。

可以使用`net`模型的`sim`函数来进行预测。

下面的代码展示了如何使用`sim`函数预测测试集的输出：```matlaboutput_pred = sim(net, input_test);```最后，可以使用各种性能指标来评估预测的准确性。

bp分析法BP分析法：1. 介绍：BP分析法是基于反向传播算法的一种神经网络形式，它是一种深度学习技术，20世纪80年代由Rosenblatt提出，这种神经网络分析技术广泛应用在以分类和标签为基础的商业场景分析中。

BP分析法从传统的传播算法中开发出一种更先进的算法来解决回归和分类问题。

它的优势在于最小化整个网络的误差，在解决复杂的问题时，展现出良好的优势，如此它便可以被引入到许多实际场景中。

2. 基本原理：BP分析法是基于反向传播算法实现的神经网络，它通过输入层、隐藏层和输出层组成一个有规律的神经网络的数据结构，神经元从输入层向隐藏层，再有隐藏层向输出层传递信息，信息在各个层之间通过定义好的权重（weight）来传输，最后在输出层形成一种问题解。

BP分析法是通过反向传播来让网络能够学习出一个最好的结果，为此它必须传递给各层预先设定好的权重大小，当网络接收到新的输入时，它首先根据配置好的权重从输入层出发，沿着神经网络传播到输出层，不断调整权重，最终在神经网络的输出层能够得到一个最好的解。

3. 应用场景：BP分析法广泛应用于以分类和标签为基础的商业场景分析中。

可以应用在客户购买分析、商品推荐系统、预测分析、语音识别系统等等。

4. 优点：1) BP网络可以拟合任何非线性关系；2) BP网络可以将一个完整的问题分解成一系列子问题，每个子问题可以有不同的权重或参数来控制网络的行为；3) BP网络可以用梯度下降算法求解，比较简单而且快速；4) BP网络比较容易拓展维度，可以递归增加训练样本的尺度和分辨率，即层数和个数；5) BP网络可以将大量的训练样本数据快速立体群聚，使得预测和分类能够高效且准确；6) BP网路可以克服噪声干扰，在训练数据中添加噪声对网络准确度几乎没有影响。

5. 缺点：1) 由于BP网络必须要有一定的训练集，所以当训练集的质量较低时，它的训练效果就较差，无法拟合出一个较好的结果；2) BP网络的迭代次数比较多，一般来说迭代次数越多，网络拟合能力越强，但是迭代次数也可能导致网络过拟合，从而出现局部最佳解；3) BP网络有限与复杂模型，它只能用于处理较小的问题，当复杂度增加时，BP 网络就无法解决当前的问题；4) BP网络需要大量的数据训练，这也意味着它所需要的训练时间可能很长；5) BP网络对参数要求比较高，网络不能准确地工作，如果参数不足。

bp 和 ep 标准《BP和EP标准》一、引言BP（BackPropagation，反向传播）和EP（ErrorPropagation，误差传播）是两种常用的神经网络训练算法，广泛应用于各种机器学习和深度学习应用中。

本篇文章将介绍BP和EP标准的基本原理、实现方法和应用场景。

二、BP标准BP算法是一种通过反向传播误差来优化神经网络权重的算法。

在训练过程中，神经网络会根据输入数据输出相应的预测值，并与实际值进行比较，计算误差。

通过不断调整神经元之间的权重，减少误差，提高预测精度。

1.算法原理BP算法的核心是通过反向传播误差来更新神经网络的权重。

具体来说，在神经网络训练过程中，通过前向传播得到预测值和实际值，计算误差。

然后根据误差调整权重，再通过反向传播计算新的误差，不断迭代优化神经网络的性能。

2.实现方法实现BP算法需要以下步骤：（1）初始化权重和偏置；（2）前向传播：根据输入数据计算输出；（3）计算误差：将实际值与预测值进行比较，计算误差；（4）反向传播：根据误差调整权重和偏置；（5）重复步骤（2）-（4），直到达到预设的迭代次数或网络性能达到预期水平。

3.应用场景BP算法广泛应用于各种神经网络模型，如多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等。

在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，BP算法都取得了很好的效果。

三、EP标准EP算法是一种基于误差传播理论的优化算法，用于调整神经网络的权重和偏置。

该算法通过分析误差在神经网络中的传播过程，找到误差较大的区域，并针对性地调整权重和偏置，以提高神经网络的性能。

1.算法原理EP算法通过分析误差在神经网络中的传播过程，找到误差较大的区域，并利用这些信息调整权重和偏置。

具体来说，在神经网络训练过程中，计算输入数据的预测值和实际值之间的误差，并通过分析误差在神经网络中的传播过程，找到误差较大的区域，进而调整权重和偏置。

2.实现方法实现EP算法需要以下步骤：（1）初始化权重和偏置；（2）定义误差函数：将实际值与预测值进行比较，计算误差；（3）定义传播矩阵：根据神经网络的拓扑结构，定义误差在神经网络中的传播矩阵；（4）误差传播：根据误差函数和传播矩阵，计算误差在每个神经元上的大小；（5）反向传播误差：根据误差大小调整权重和偏置；（6）重复步骤（4）-（6），直到达到预设的迭代次数或网络性能达到预期水平。

BP神经网络的发展在人工神经网络发展历史中，很长一段时间里没有找到隐层的连接权值调整问题的有效算法。

直到误差反向传播算法（BP算法）的提出，成功地解决了求解非线性连续函数的多层前馈神经网络权重调整问题。

BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。

输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。

当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。

误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。

周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。

BP神经网络模型BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。

（1）节点输出模型隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi-qj) (1)输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj-qk) (2)f-非线形作用函数；q -神经单元阈值。

图1 典型BP网络结构模型（2）作用函数模型作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数又称刺激函数，一般取为(0,1)内连续取值Sigmoid函数： f(x)=1/(1 e) （3）（3）误差计算模型误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出之间误差大小的函数：(4)tpi- i节点的期望输出值；Opi-i节点计算输出值。

（4）自学习模型神经网络的学习过程，即连接下层节点和上层节点之间的权重矩阵Wij的设定和误差修正过程。

BP算法的基本原理BP算法（反向传播算法）是一种神经网络训练算法，用于更新神经网络的权重和偏置，以使之能够适应所需任务的输入输出关系。

BP算法基于梯度下降优化方法，通过求解损失函数关于权重和偏置的偏导数来进行参数更新。

其基本原理涉及到神经网络的前向传播和反向传播两个过程。

以下将详细介绍BP算法的基本原理。

1.前向传播：在神经网络的前向传播过程中，输入数据通过网络的各个层，通过各个神经元的激活函数，最终得到网络的输出。

在前向传播过程中，每个神经元接收到上一层的信号，并通过权重和偏置进行加权求和，然后经过激活函数处理后输出。

具体而言，假设神经网络有L层，第l层的神经元为h(l)，输入为x，激活函数为f(l)，权重为w(l)，偏置为b(l)。

其中，输入层为第1层，隐藏层和输出层分别为第2层到第L层。

对于第l层的神经元h(l)，其输入信号为：z(l)=w(l)*h(l-1)+b(l)其中，h(l-1)表示第(l-1)层的神经元的输出。

然后，通过激活函数f(l)处理输入信号z(l)得到第l层的输出信号：h(l)=f(l)(z(l))。

依次类推，通过前向传播过程，神经网络可以将输入信号转化为输出信号。

2.反向传播：在神经网络的反向传播过程中，根据网络的输出和真实值之间的差异，通过链式法则来计算损失函数对于各层权重和偏置的偏导数，然后根据梯度下降法则对权重和偏置进行更新。

具体而言，假设网络的输出为y，损失函数为L，权重和偏置为w和b，求解L对w和b的偏导数的过程为反向传播。

首先，计算L对于网络输出y的偏导数：δ(L)/δy = dL(y)/dy。

然后，根据链式法则，计算L对于第L层的输入信号z(L)的偏导数：δ(L)/δz(L)=δ(L)/δy*δy/δz(L)。

接着，计算L对于第(L-1)层的输入信号z(L-1)的偏导数：δ(L)/δz(L-1) = δ(L)/δz(L) * dz(L)/dz(L-1)。

依次类推，通过链式法则得到L对于各层输入信号z(l)的偏导数。

BP神经网络算法步骤
1.初始化神经网络参数
-设置网络的输入层、隐藏层和输出层的神经元数目。

-初始化权重和偏置参数，通常使用随机小值进行初始化。

2.前向传播计算输出
-将输入样本数据传入输入层神经元。

-根据权重和偏置参数，计算隐藏层和输出层神经元的输出。

- 使用激活函数（如Sigmoid函数）将输出映射到0到1之间。

3.计算误差
4.反向传播更新权重和偏置
-根据误差函数的值，逆向计算梯度，并将梯度传播回网络中。

-使用链式法则计算隐藏层和输出层的梯度。

-根据梯度和学习率参数，更新权重和偏置值。

5.重复迭代训练
-重复执行2-4步，直到网络输出误差满足预定的停止条件。

-在每次迭代中，使用不同的训练样本对网络进行训练，以提高泛化性能。

-可以设置训练轮数和学习率等参数来控制训练过程。

6.测试和应用网络
-使用测试集或新样本对训练好的网络进行测试。

-将测试样本输入网络，获取网络的输出结果。

-根据输出结果进行分类、回归等任务，评估网络的性能。

7.对网络进行优化
-根据网络在训练和测试中的性能，调整网络的结构和参数。

-可以增加隐藏层的数目，改变激活函数，调整学习率等参数，以提高网络的性能。

以上是BP神经网络算法的基本步骤。

在实际应用中，还可以对算法进行改进和扩展，如引入正则化技术、批量更新权重等。

同时，数据的预处理和特征选择也对网络的性能有着重要的影响。

在使用BP神经网络算法时，需要根据实际问题对网络参数和训练策略进行适当调整，以获得更好的结果。

0 引言LabVIEW是美国NI公司开发的高效图形化虚拟仪器开发平台，它的图形化编程具有直观、简便、快速、易于开发和维护等优点，在虚拟仪器设计和测控系统开发等相关领域得到了日益广泛的应用，它无需任何文本程序代码，而是把复杂、繁琐的语言编程简化成图形，用线条把各种图形连接起来。

BP神经网络属于前馈神经网络，它广泛应用函数逼近、模式识别、分类和数据压缩等领域，若将神经网络与虚拟仪器有机结合，则可以为提高虚拟仪器测控系统的性能提供重要的依据。

1 BP神经网络学习算法BP模型是一种应用最广泛的多层前向拓扑结构，以三层BP神经网络作为理论依据进行编程，它由输入层、隐层和输出层构成。

设输入层神经元个数为I，隐层神经元个数为J，输出层神经元个数为K，学习样本有N个(x，Y，)向量，表示为：输入向量X{x1，x2，…，xI}，输出向量l，{Y1，Y2，…，Yx)，理想输出向量为T{tl，t2，…，tK}。

(1)输入层节点i，其输出等于xi(i=1，2，…，I，将控制变量值传输到隐含层，则隐层第j个神经元的输入：其中：Wji是隐层第J个神经元到输入层第i个神经元的连接权值。

(2)隐层第J个神经元的输出：(3)神经网络输出层，第k个神经元的输入为：其中：Vkj是输出层第k个神经元到隐层第j个神经元的连接权值。

(4)神经网络输出层，第志个神经元的输出为：(5)设定网络误差函数E：(6)输出层到隐层的连接权值调整量△Vkj：(7)隐层到输入层的连接权值调整量wji：2 用LabVlEW实现BP神经网络的两种方法用LabVIEw实现BP神经网络的两种方法为：(1)由于Matlab具有强大的数学运算能力以及在测控领域的广泛应用。

在LabVIEW中提供了MatlabScript节点，用户可在节点中编辑Matlab程序，并在Lab—VIEW中运行；也可以在LabVIEW程序运行时直接调用已经存在的Matlab程序，如使用节点则必须在系统中安装：Matlab5以上版本，在写入Matlab节点前要将程序先调试通过，并确保其中变量的数据类型匹配。

神经网络的应用
人工神经网络以其具有自学习、自组织、 较好的容错性和优良的非线性逼近能力，受到 众多领域学者的关注。在实际应用中，80%～ 90%的人工神经网络模型是采用误差反传算法
或其变化形式的网络模型（简称BP神经网络），
目前主要应用于函数逼近、模式识别、分类和
数据压缩或数据挖掘。
§2 BP神经网络概述
人工神经网络是根据人的认识过程而开发出的一 种算法。 假如我们现在只有一些输入和相应的输出，而对 如何由输入得到输出的机理并不清楚，那么我们可以 把输入与输出之间的未知过程看成是一个“网络”， 通过不断地给这个网络输入和相应的输出来“训练” 这个网络，网络根据输入和输出不断地调节自己的各 节点之间的权值来满足输入和输出。这样，当训练结 束后，我们给定一个输入，网络便会根据自己已调节 好的权值计算出一个输出。这就是神经网络的简单原 理。

工作过程：
从神经元各组成部分的功能来看，信息的处理与传递主
要发生在突触附近。当神经元细胞体通过轴突传到突触 前膜的脉冲幅度达到一定强度，即超过其阈值电位后， 突触前膜将向突触间隙释放神经传递的化学物质。 神经元间信息的产生、传递和处理是一种电化学活动。 神经元间的信号通过突触传递。通过它，一个神经元内 传送的冲击信号将在下一个神经元内引起响应，使下一 个神经元兴奋，或阻止下一个神经元兴奋。
常见的激活函数有以下几种类型：
1、阶梯函数 2、线性函数 3、非线性：Sigmoid函数
1 (s) 1 e s
1 (s) 1 e s
人工神经网络的分类

按网络连接的拓扑结构分类：
层次型结构：将神经元按功能分成若干层，如输入
层、中间层（隐含层）和输出层，各层顺序相连 互连型网络结构：网络中任意两个节点之间都可能 存在连接路径

BP神经⽹络的数据分类BP 神经⽹络的数据分类——语⾳特征信号分类1. BP神经⽹络是⼀种多层前馈神经⽹络，该⽹络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。

在前向传递中，输⼊信号从输⼊层经隐含层逐层处理，直⾄输出层． 每⼀层的神经元状态只影响下⼀层神经元状态。

如果输出层得不到期望输出，则转⼊反向传播， 根据预测误差调整⽹络权值和阔值，从⽽使BP 神经⽹络预测输出不断逼近期望输出。

2. 语⾳特征信号识别是语⾳识别研究领域中的⼀个重要⽅⾯， ⼀般采⽤模式匹配的原理解决。

语⾳识别的运算过程为：⾸先，待识别语⾳转化为电信号后输⼊识别系统，经过预处理后⽤数学⽅法提取语⾳特征信号，提取出的语⾳特征信号可以看成该段语⾳的模式E 然后，将该段语⾳模型罔已知参考模式相⽐较，获得最佳匹配的参考模式为该段语⾳的识别结果。

3. 本代码选取了民歌、古筝、摇滚和流⾏四类不同⾳乐， ⽤BP 神经⽹络实现对这四类⾳乐的有效分类。

每段⾳乐都⽤倒谱系费⽴法提取500 组24 维语⾳特征信号。

4. BP 神经⽹络构建根据系统输⼊输出数据特点确定BP 神经⽹络的结构，由于语⾳特征输⼊信号有24 维，待分类的语⾳信号共有4类，所以BP 神经⽹络的结构为24-25-4 ，即输⼊层有24 个节点，隐含层有25 个节点，输出层有4 个节点。

BP 神经⽹络训练⽤训练数据训练BP 神经⽹络。

共有2 000 组语⾳特征信号，从中随机选择1 5 00 组数据作为训练数据训练⽹络， 5 00 组数据作为测试数据测试⽹络分类能⼒。

BP 神经⽹络分类⽤训练好的神经⽹络对测试数据所属语⾳类别进⾏分类。

算法流程图为：5. 程序实现%% 该代码为基于BP⽹络的语⾔识别%% 清空环境变量clcclear%% 训练数据预测数据提取及归⼀化%下载四类语⾳信号load data1 c1load data2 c2load data3 c3load data4 c4%四个特征信号矩阵合成⼀个矩阵data(1:500,:)=c1(1:500,:);data(501:1000,:)=c2(1:500,:);data(1001:1500,:)=c3(1:500,:);data(1501:2000,:)=c4(1:500,:);%从1到2000间随机排序k=rand(1,2000);[m,n]=sort(k);%输⼊输出数据input=data(:,2:25);output1 =data(:,1);%把输出从1维变成4维output=zeros(2000,4);for i=1:2000switch output1(i)case 1output(i,:)=[1 0 0 0];case 2output(i,:)=[0 1 0 0];case 3output(i,:)=[0 0 1 0];case 4output(i,:)=[0 0 0 1];endend%随机提取1500个样本为训练样本，500个样本为预测样本input_train=input(n(1:1500),:)';output_train=output(n(1:1500),:)';input_test=input(n(1501:2000),:)';output_test=output(n(1501:2000),:)';%输⼊数据归⼀化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);%% ⽹络结构初始化innum=24;midnum=25;outnum=4;%权值初始化w1=rands(midnum,innum);b1=rands(midnum,1);w2=rands(midnum,outnum);b2=rands(outnum,1);w2_1=w2;w2_2=w2_1;w1_1=w1;w1_2=w1_1;b1_1=b1;b1_2=b1_1;b2_1=b2;b2_2=b2_1;%学习率xite=0.1;alfa=0.01;loopNumber=10;I=zeros(1,midnum);Iout=zeros(1,midnum);FI=zeros(1,midnum);dw1=zeros(innum,midnum);db1=zeros(1,midnum);%% ⽹络训练E=zeros(1,loopNumber);for ii=1:loopNumberE(ii)=0;for i=1:1:1500%% ⽹络预测输出x=inputn(:,i);% 隐含层输出for j=1:1:midnumI(j)=inputn(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));end% 输出层输出yn=w2'*Iout'+b2;%% 权值阀值修正%计算误差e=output_train(:,i)-yn;E(ii)=E(ii)+sum(abs(e));%计算权值变化率dw2=e*Iout;db2=e';for j=1:1:midnumS=1/(1+exp(-I(j)));FI(j)=S*(1-S);endfor k=1:1:innumfor j=1:1:midnumdw1(k,j)=FI(j)*x(k)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4)); db1(j)=FI(j)*(e(1)*w2(j,1)+e(2)*w2(j,2)+e(3)*w2(j,3)+e(4)*w2(j,4));endendw1=w1_1+xite*dw1';b1=b1_1+xite*db1';w2=w2_1+xite*dw2';b2=b2_1+xite*db2';w1_2=w1_1;w1_1=w1;w2_2=w2_1;w2_1=w2;w2_2=w2_1;w2_1=w2;b1_2=b1_1;b1_1=b1;b2_2=b2_1;b2_1=b2;endend%% 语⾳特征信号分类inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps); fore=zeros(4,500);for ii=1:1for i=1:500%1500%隐含层输出for j=1:1:midnumI(j)=inputn_test(:,i)'*w1(j,:)'+b1(j);Iout(j)=1/(1+exp(-I(j)));endfore(:,i)=w2'*Iout'+b2;endend%% 结果分析%根据⽹络输出找出数据属于哪类output_fore=zeros(1,500);for i=1:500output_fore(i)=find(fore(:,i)==max(fore(:,i)));end%BP⽹络预测误差error=output_fore-output1(n(1501:2000))';%画出预测语⾳种类和实际语⾳种类的分类图figure(1)plot(output_fore,'r')hold onplot(output1(n(1501:2000))','b')legend('预测语⾳类别','实际语⾳类别')%画出误差图figure(2)plot(error)title('BP⽹络分类误差','fontsize',12)xlabel('语⾳信号','fontsize',12)ylabel('分类误差','fontsize',12)%print -dtiff -r600 1-4k=zeros(1,4);%找出判断错误的分类属于哪⼀类for i=1:500if error(i)~=0[b,c]=max(output_test(:,i));switch ccase 1k(1)=k(1)+1;case 2k(2)=k(2)+1;case 3k(3)=k(3)+1;case 4k(4)=k(4)+1;endendend%找出每类的个体和kk=zeros(1,4);for i=1:500[b,c]=max(output_test(:,i));switch ccase 1kk(1)=kk(1)+1;case 2kk(2)=kk(2)+1;case 3kk(3)=kk(3)+1;case 4case 4kk(4)=kk(4)+1; endend%正确率rightridio=(kk-k)./kk; disp('正确率')disp(rightridio);6.点击7.结果如下图。

BP神经网络实验报告一、实验目的1、熟悉MATLAB中神经网络工具箱的使用方法；2、通过在MATLAB下面编程实现BP网络逼近标准正弦函数，来加深对BP网络的了解和认识，理解信号的正向传播和误差的反向传递过程。

二、实验原理由于传统的感知器和线性神经网络有自身无法克服的缺陷，它们都不能解决线性不可分问题，因此在实际应用过程中受到了限制。

而BP网络却拥有良好的繁泛化能力、容错能力以及非线性映射能力。

因此成为应用最为广泛的一种神经网络。

BP算法的基本思想是把学习过程分为两个阶段：第一阶段是信号的正向传播过程；输入信息通过输入层、隐层逐层处理并计算每个单元的实际输出值；第二阶段是误差的反向传递过程；若在输入层未能得到期望的输出值，则逐层递归的计算实际输出和期望输出的差值（即误差），以便根据此差值调节权值。

这种过程不断迭代，最后使得信号误差达到允许或规定的范围之内。

正向传播.u I I L I LJ I J I . I I L.I I.J I I . I L I I.J I I I £ I LJ LJ I SI L I L I kJ I I I BJ LJ 1.1 I I I L J I. J I I U I LJ kJ I .1 输入层的片用输船层基于BP算法的多层前馈型网络模型的拓扑结构如上图所示。

BP算法的数学描述：三层BP前馈网络的数学模型如上图所示。

三层前馈网中，输入向量为：X = (% 1, % 2，…,％ ,..., x )T ;隐层输入向量为：Y = (y/y 2,..., y .,... y )T ;输出层输出向量 为：O = (o 1,o 2，...,4,…。

.)「期望输出向量为：d = (d 1,d 2,…d 『…dy 。

输入层到隐层之间的 权值矩阵用V 表示，V = (v , v ，…v ,...v ) Y ,其中列向量v 为隐层第j 个神经元对应的权向量; 1 2 j m j隐层到输出层之间的权值矩阵用W 表示，W =(叱,叱,…乜,…%)，其中列向量乜为输出层第k 个神经元对应的权向量。