基于优化BP神经网络算法的网络质量评价
申健1
夏靖波1
孙昱1
王芳2
王霖3
1.空军工程大学信息与导航学院,陕西西安,7100772.空军大连通信士官学校,辽宁大连,1160003.空军工程大学理学院,陕西西安,710051
摘要：针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％；优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.
关键词：BP神经网络权值变化速率网络质量评价
分类号：TP391.97(计算技术、计算机技术)
资助基金：陕西省自然科学基金(2012JZ8005)
论文发表日期：2013-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 81-85 )
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