BP神经网络逼近野兔晶状体重：实验与泛化能力研究

本篇实验报告是关于北京工商大学控制工程与控制理论专业学生杨飞在计算机与信息工程学院进行的研究，以BP神经网络为基础，针对澳大利亚野兔眼睛晶状体的重量与其年龄之间的关系进行非线性逼近。实验的目的是评估BP网络的泛化能力，这是衡量神经网络在处理未见过的数据时表现的关键特性。 首先，实验背景部分强调了BP神经网络在深度学习领域的重要性，特别是其泛化能力，这决定了网络能否在实际应用中可靠地处理新数据。研究者关注的是如何通过BP网络建立一个模型，使得给定野兔年龄时，能够准确预测其眼睛晶状体的重量，这涉及到数据的预处理、特征提取以及网络结构的设计。 具体来说，实验采用了三层BP神经网络架构，其中输入层仅包含一个神经元，代表野兔的年龄，输出层则对应一个神经元，表示晶状体重量的估计值。选择双极性S型函数作为隐藏层到输出层的激活函数，这是一种常用的非线性转换方式，有助于捕捉复杂的关系。 实验的核心步骤包括将训练数据读取自Excel文件，通过编写Matlab程序将其导入到网络中进行训练。通过可视化的方式，如图所示，蓝色线条代表原始数据，而红色曲线则是BP网络的预测结果。观察结果显示，网络能够较好地拟合训练数据，并且具有良好的泛化能力，意味着即使面对未在训练集中出现过的年龄值，也能给出相对准确的晶状体重量预测。 最后，通过分析总结环节，杨飞不仅深化了对BP算法的理解，还体验到了如何利用神经网络解决实际问题，特别是在处理非线性关系时。这次实验验证了BP神经网络在生物医学领域的潜在应用价值，为后续研究提供了有价值的参考。 这篇报告展示了如何利用BP神经网络进行实际问题建模，并通过实例证明了其在生物医学数据中的实用性和泛化能力。这对于理解和实践机器学习技术在实际情境中的应用具有重要意义。