人工神经网络的容错能力与应用

"容错能力-gps差分协议rtcm电文分析与应用" 本文主要讨论的是多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）在处理非线性映射、泛化能力和容错能力方面的优势，以及在误差曲面与反向传播（Backpropagation, BP）算法中的局限性。多层感知器是一种人工神经网络，广泛应用于各种复杂问题的解决。 （1）非线性映射能力：多层感知器通过多个隐藏层和权重的调整，能够学习和建立输入与输出之间的复杂非线性关系。在没有明确的数学模型描述输入输出关系的情况下，只要提供足够的训练样本，MLP就能通过学习自动捕捉这些关系。这使得它在处理输入输出数据分布复杂且无解析解的问题时，表现出强大的适应性。 （2）泛化能力：训练好的多层感知器不仅能够处理训练数据，还能对未见过的新数据进行正确的映射，这就是泛化能力。这意味着即使网络在训练过程中没有遇到所有可能的输入，它依然能够在实际应用中做出合理的预测，这是评价神经网络性能的关键指标。 （3）容错能力：MLP的一个显著优点是其对输入数据中误差或错误的容忍度。由于权值的更新基于所有训练样本的整体统计特性，单个样本的错误或噪声不会严重影响网络的学习效果，从而保证了网络的稳定性和可靠性。 然而，多层感知器的训练并非没有局限性。误差曲面是一个高度复杂的多维函数，由网络的权值和输入样本对决定。在二维权空间的示例中，误差曲面呈现出复杂的起伏，这表明在训练过程中找到全局最小误差可能非常困难，容易陷入局部最小值。此外，BP算法在优化过程中可能存在收敛速度慢、容易过拟合等问题。 《人工神经网络教程》一书，由韩力群编著，是智能科学与技术本科专业系列教材之一，旨在帮助读者理解人工神经网络的基本原理、设计方法和应用实例。书中避免了过于复杂的数学推导，强调了实用性，同时介绍了人工神经系统的概念，适合研究生和本科学生，以及科技工作者阅读。该书基于作者多年的教学和科研经验编写，旨在为读者深入研究和应用开发神经网络打下坚实基础。