BP神经网络的初始权值选择对其性能影响

"初始权值的选择对于神经网络的性能至关重要，特别是在BP神经网络中。BP算法通常使用在一定范围内的随机初始权值，一般建议在-1到+1之间。然而，选择合适的初始权值范围可以防止网络陷入局部极小点，加快收敛速度。在特定的网络结构和训练样本条件下，初始权值和阈值的范围可能需要根据实际情况调整。例如，文中提到的神经网络模型选择的初始权值和阈值范围是-0.5到+0.5。人工神经网络（ANN）是模拟人脑智能的研究领域，包括理论研究、实现技术和应用研究。ANN模型和学习算法的探索旨在建立能快速、准确调整权重的系统。此外，ANN的研究还包括生理结构和宏观功能的模拟，其目标是理解智能本质、构建类似人脑功能的计算机，并在模式识别等领域超越传统计算机。自20世纪40年代以来，神经网络研究经历了起伏，从MP模型、感知机到Hopfield模型，不断发展并引起广泛关注。" 在BP神经网络中，初始权值的选取是训练过程的关键因素之一。它不仅关系到网络是否能有效地避免陷入局部最优，还直接影响着网络的收敛速度。初始权值通常采用均匀分布的随机数，范围在文献中推荐的-1到+1之间。这个范围的选择是基于平衡网络活性和防止过早饱和的考虑。如果初始权值过大，可能会导致网络在初期就进入假饱和状态，使得学习过程无法进行；反之，如果过小，可能导致网络收敛速度过慢，增加训练时间。 人工神经网络（ANN）作为一个模拟人脑智能的工具，其研究涵盖了多个层面。理论研究主要关注ANN模型的建立和学习算法的设计，目标是找到能在给定样本下高效调整权重的算法，使网络达到稳定状态。实现技术研究则涉及如何利用不同技术手段，如电子、光学或生物技术，来构建神经计算平台。而在应用研究方面，ANN被广泛应用于模式识别、故障检测、智能控制等多个领域，展现出了传统计算机难以比拟的优势。 ANN的发展历程可以分为几个阶段，早期的MP模型和感知机奠定了基础，但随后因为某些局限性而进入低潮。直到Hopfield模型的提出，引入了非线性动力学网络的概念，再次激发了研究兴趣。随着技术的进步和理论的深化，神经网络的研究持续发展，至今仍然是人工智能领域中的一个重要分支，为理解和实现智能提供了新的视角和方法。