BP神经网络中的超参数主要包括网络拓扑、神经元激活函数、学习率等。网络拓扑决定了神经网络的结构,包括输入层、隐藏层和输出层的数量、每层的神经元数量等。神经元激活函数决定了神经元的输出,常用的激活函数包括sigmoid、ReLU、Tanh等。学习率是用于调整网络权重的参数,它决定了网络在每次迭代中权重的更新程度。bp神经...
总的来说，虽然理论上可以使用贝叶斯优化和遗传算法组合来优化BP神经网络，但由于计算复杂度高、效率问题...
神经网络的超参数调优本身就是一个非常复杂的问题。贝叶斯优化在处理高维空间和复杂函数时表现出色，但它...
三、 遗传算法优化的BP神经网络 BP 神经网络虽然操作简单、实用性强,在数据预测和图像分割领域有很大优势,但也难免存在一些问题,如收敛速度慢、算法稳定性较差、容易落入局部极小值等。而遗传算法在全局搜索方面表现出色,通过遗传算法得到 BP 神经网络权值和阈值优化求解,就可以得到稳定的网络结构,在图像分割处理、数据...
基于GABP神经网络方法,利用获得试验数据样本来训练和检测GABP神经网络,建立了加工参数如系统压力,靶距,振幅等的微细磨料水射流冲蚀深度预测模型,预测误差和为0.007044,利用遗传算法进行参数寻优,较传统BP神经网络误差和降低了61.506%,大大提高了预测精度,实现了不同参数组合下冲蚀深度的预测.该预测和优化结果表明,当...
BP神经网络建立了铅黄铜超塑性拉伸温度,初始应变速率与延伸率,流变应力之间的BP神经网络预测模型,分析了变形条件与超塑性能之间的关系,根据得到的铅黄铜最佳超塑条件进行了轴承保持架超塑挤压试验.结果表明利用BP网络对轴承保持架超塑挤压工艺参数进行优化是切实可行的,所预测的铅黄铜最佳超塑变形条件能够满足成形工艺的...
BP神经网络建立了铅黄铜超塑性拉伸温度,初始应变速率与延伸率,流变应力之间的BP神经网络预测模型,分析了变形条件与超塑性能之间的关系,根据得到的铅黄铜最佳超塑条件进行了轴承保持架超塑挤压试验.结果表明利用BP网络对轴承保持架超塑挤压工艺参数进行优化是切实可行的,所预测的铅黄铜最佳超塑变形条件能够满足成形工艺的...