提升BP神经网络测试性能的策略研究

"改善BP网络检验效果的研究 (1995年)" BP网络，全称为反向传播（Back-Propagation）神经网络，是一种常见的多层前馈神经网络，广泛应用于工业控制、模式识别、预测分析等领域。由于其采用Sigmoid函数作为激活函数，BP网络在处理连续变量时表现出色，能够学习复杂的数据映射关系。然而，实践中常遇到的挑战包括收敛速度慢、陷入局部最优以及检验效果不佳等问题。 针对检验效果不理想的问题，该研究提出了三条改进策略： 1. **检验样本的选择规则**：传统的BP网络在训练和测试时，常常使用同一组样本，这可能导致过拟合现象，即网络对训练数据表现良好，但对未见过的新数据表现不佳。改进方法是采用交叉验证，将样本集分为训练集和测试集，训练集用于网络学习，测试集用于评估网络的泛化能力，这样可以更准确地反映网络在新数据上的表现。 2. **引入虚拟样本**：为了增加网络的适应性和泛化能力，研究者建议在现有样本基础上创造虚拟样本。这可以通过数据扩增技术实现，例如通过旋转、平移、缩放等方式产生新的训练数据，使网络能在更广泛的输入空间中学习，从而提高检验效果。 3. **改变网络的拓扑结构**：调整网络的结构，如增加或减少隐藏层节点数、改变层数，或者尝试不同的网络架构，如卷积神经网络（CNN）或递归神经网络（RNN），这些都能影响网络的学习能力和检验性能。在实际应用中，应根据任务的复杂性和数据特性选择合适的网络结构。 文章以催化裂化主分馏塔优化操作建模为例，应用上述改进措施，结果显示网络的检验效果显著提升。这些方法不仅适用于BP网络，还可以推广到其他类型的神经网络，有助于提升模型的泛化能力和实际应用效果。 BP网络的检验效果改善是通过合理选择和分配训练与测试样本、创造虚拟样本以增强网络学习的多样性，以及调整网络结构以适应不同任务需求来实现的。这些策略对于解决实际应用中遇到的模型泛化问题具有重要意义，能有效提高神经网络在未知数据上的预测精度。