神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用精選(九篇)

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第1篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；非線性函數(shù)；擬合；收斂

中圖分類號：TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009-3044(2012)27-6579-05

Nonlinear Function Approximation Based on BP Neural Network

ZHANG Bao-kun1, ZHANG Bao-yi2

(1.China Nuclear Control System Engineering Co.,Ltd, Beijing 100076, China; 2. Shenzhen Speedy-Tech Electronics Co., Ltd, Shenzhen 518004, China)

Abstract: This paper introduces the features and algorithm theorem of BP neural network, and deduces the update rules of the network weight based on a given BP neural network. According to several problems of BP neural network, suggestions are pro? vided for these problems. Applicability of BP neural network for nonlinear function approximation is verified by simulations, and the accuracy can be guaranteed.

Key words: BP neural network; nonlinear function; approximation; convergence

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland提出的，它是一種誤差按反向傳播的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非常強(qiáng)的非線性映射能力，能以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)，因此在人工智能的許多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用。

通常，BP算法是通過一些學(xué)習(xí)規(guī)則來調(diào)整神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，在學(xué)習(xí)過程中，學(xué)習(xí)規(guī)則以及網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變。然而一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理功能不僅取決于神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度，而且與網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（神經(jīng)元的連接方式）、神經(jīng)元的輸入輸出特性和神經(jīng)元的閾值有關(guān)，因而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型要加強(qiáng)自身的適應(yīng)和學(xué)習(xí)能力，應(yīng)該知道如何合理地自組織網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，知道改變神經(jīng)元的激活特性以及在必要時(shí)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)參數(shù)等。[1]圖1多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

圖1中給出的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層有n個(gè)神經(jīng)元，隱含層有l(wèi)個(gè)神經(jīng)元，輸出層有m個(gè)神經(jīng)元。其中wij是輸入層第i個(gè)神經(jīng)元和隱含層第j個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值，wjk是隱含層第j個(gè)神經(jīng)元和輸出層第k個(gè)神經(jīng)元之間的連接權(quán)值。對于輸入層神經(jīng)元，其作用函數(shù)取線性函數(shù)，即神經(jīng)元的輸出等于輸入。隱含層和輸出層神經(jīng)元的輸入分別是上一層神經(jīng)元輸出的加權(quán)和，且每個(gè)神

在以下仿真實(shí)例中，BP網(wǎng)絡(luò)為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練輸入樣本為input=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14],輸出樣本output=[1 2 3 6 11 16 19 24 25 29 32 33 36 42],隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)為6，網(wǎng)絡(luò)最大訓(xùn)練次數(shù)為1000次，學(xué)習(xí)率為0.005，輸入層到隱含層的初始權(quán)值W1以及隱含層到輸出層的初始權(quán)值均為-0.1至0.1范圍內(nèi)的隨機(jī)數(shù)，仿真結(jié)果如下兩圖所示：圖3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合誤差曲線

圖2中的虛線為BP網(wǎng)絡(luò)對測試數(shù)據(jù)的擬合曲線。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效擬合非線性函數(shù)，若增加隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)則能進(jìn)一步提高擬合精度，但是會(huì)加大計(jì)算量，影響訓(xùn)練速度。

本文首先介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理以及網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的修正規(guī)則，然后通過編程實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將之應(yīng)用到非線性函數(shù)的擬合。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能很好的擬合非線性函數(shù)，參數(shù)的選擇對網(wǎng)絡(luò)的性能影響很大。

[1]何偉,譚駿珊,王楚正,等.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)算法及應(yīng)用[J].信息與電腦,2009(10):34-36.

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第2篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

關(guān)鍵詞：模擬電路；故障診斷；模糊數(shù)學(xué)；BP網(wǎng)絡(luò)；模糊BP網(wǎng)絡(luò)

0引言

電路故障是指在規(guī)定的條件下，電路工作時(shí)它的一個(gè)或幾個(gè)性能參數(shù)不能保持在要求的上、下限之間，其結(jié)構(gòu)、組件、元器件等出現(xiàn)性能減退、老化、破損、斷裂、擊穿等現(xiàn)象，喪失了在規(guī)定條件和環(huán)境下完成所需功能的能力。

長期以來，學(xué)界對模擬電路工作特點(diǎn)的研究已相當(dāng)深入，但對于故障診斷方法的研究卻困難較大，這是由于模擬電路本身的特性決定的：1）輸入激勵(lì)和輸出響應(yīng)都是連續(xù)量，模擬電路中的故障模型復(fù)雜，量化難度大；2）模擬電路信號量程寬，不管電壓、電流的量程還是頻率都可達(dá)十幾個(gè)數(shù)量級，測量難度大；3）模擬電路中的元器件參數(shù)具有容差，導(dǎo)致電路的故障狀態(tài)的模糊性，而無法準(zhǔn)確定位；4）模擬電路中存在廣泛的反饋回路和非線性問題，使計(jì)算的難度更加復(fù)雜。因此，學(xué)界提出了許多模型和方法來完成對某些符合特定條件的模擬電路的故障診斷。其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的使用就相當(dāng)普遍，在硬和軟故障診斷中都有應(yīng)用，因?yàn)樯窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)優(yōu)勢針對模擬電路故障診斷有較好的適用性，這主要體現(xiàn)在：1）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模并行處理特點(diǎn)，大大提高了診斷效率；2）自適應(yīng)與自組織能力使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)和訓(xùn)練中改變權(quán)重值，發(fā)展出新的功能。同時(shí)，模糊數(shù)學(xué)也與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，這是利用了模糊數(shù)學(xué)對待診斷模擬元器件的故障不確定性進(jìn)行量化處理，能夠有效克服模擬電路元器件因?yàn)槿莶?、非線性及噪聲造成的電路參數(shù)模糊性。

本文的研究目的就是分別利用單純BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法建立模擬電路故障診斷模型，利用電路仿真收集電路不同工作狀態(tài)下的關(guān)鍵點(diǎn)電壓，代入診斷模型并得到診斷結(jié)果。根據(jù)各網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果分析比較各診斷模型的優(yōu)缺點(diǎn)，找出模糊數(shù)學(xué)對改進(jìn)模擬電路故障診斷模型的具體表現(xiàn)。

1模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷模型

1.1典型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型介紹

圖1顯示的是一個(gè)典型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型由原始知識獲取（Fundamental Knowledge Acquire，F(xiàn)KA）、特征參數(shù)處理（Characteristic Parameter Produce，CDP）、知識提?。↘nowledge Extracted，KE）、經(jīng)驗(yàn)知識庫（Experience Knowledge Base，EKB）、學(xué)習(xí)樣本集（Learning Sample Set，LSS）和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fuzzy Neural Networks，F(xiàn)NN）共6個(gè)模塊共同組成，其工作流程是：

圖1 典型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷模型

1）原始知識獲取模塊通過對電路工作原理進(jìn)行分析，模擬或仿真各類故障發(fā)生時(shí)輸入和輸出參數(shù)，從而獲取原始知識（X，Y），將其傳入知識提取模塊中供系統(tǒng)學(xué)習(xí)，所得經(jīng)驗(yàn)集存入經(jīng)驗(yàn)知識庫中；

2）將原始知識和已經(jīng)存放在經(jīng)驗(yàn)知識庫中的經(jīng)驗(yàn)知識（初始庫可為空）一起輸入學(xué)習(xí)樣本組織模塊中，進(jìn)行學(xué)習(xí)樣本的構(gòu)建，合成訓(xùn)練樣本集為（X1，Y1）；

3）將（X1，Y1）輸入到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并在達(dá)到指定精度后停止；

4）將從模擬電路中獲得的實(shí)測參數(shù)Xc輸入至特征參數(shù)提取模塊中，完成數(shù)據(jù)分析和處理，輸出特征參數(shù)數(shù)據(jù)Xc'；

5）將特征參數(shù)數(shù)據(jù)輸入到學(xué)習(xí)收斂后的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行診斷推理，得出診斷結(jié)果Yc'；

6）將得到的實(shí)測數(shù)據(jù)集（Xc'，Yc'）輸入學(xué)習(xí)樣本組織模塊，動(dòng)態(tài)增強(qiáng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)能力；

7）將得到的實(shí)測數(shù)據(jù)集（Xc'，Yc'）輸入知識提取模塊，進(jìn)行分析和處理，如能提取出經(jīng)驗(yàn)知識，則歸入經(jīng)驗(yàn)知識庫中[1]。

1.2模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)應(yīng)該包括4層，如圖2所示。

模糊層的作用是將輸入量進(jìn)行模糊化。每一個(gè)模糊層節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè)該論域中的模糊子集和隸屬函數(shù)。該層接收精確數(shù)值輸入，經(jīng)過模糊化計(jì)算得出對應(yīng)的隸屬度并輸出。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

輸入層、隱含層和輸出層共同構(gòu)成一個(gè)完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入層不具有運(yùn)算功能，它只是將所感知的輸入值精確傳遞到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中；隱含層的作用相當(dāng)于特征檢測器，提取輸入模式中包含的有效特征信息，使輸出層所處理的模式是線性可分的，該層節(jié)點(diǎn)是模糊神經(jīng)元，與輸入層間的連接權(quán)值是隨機(jī)設(shè)定的固定值；輸出層節(jié)點(diǎn)也是模糊神經(jīng)元，與隱含層之間采用全連接方式，其連接權(quán)值是可調(diào)的，作用是輸出用模糊量表示的結(jié)果[2]。

1.3輸入層、輸出層和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)確定

輸入層的個(gè)數(shù)代表了電路故障診斷的關(guān)鍵測試點(diǎn)的個(gè)數(shù)N1，輸出點(diǎn)為電路所具有的潛在故障模式種類數(shù)N3。

根據(jù)輸入層和輸出層的個(gè)數(shù)，隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)N2的確定有以下4種經(jīng)驗(yàn)公式[3]：

（1）

（為0～10之間的常數(shù)）（2）

（為0～10之間的常數(shù)）（3）

（4）

2模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法介紹

2.1模糊數(shù)學(xué)和隸屬度函數(shù)

模糊數(shù)學(xué)的作用是對測試點(diǎn)測得的電壓信號進(jìn)行特征提取——模糊化處理。因?yàn)樵谀M電路測試中，參數(shù)值會(huì)隨著故障原因的不同和故障階段不同而發(fā)生變化，所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)常用方法是使用精確事實(shí)規(guī)則。即用正態(tài)分布函數(shù)作為隸屬度函數(shù)表示“大約為a”的模糊概念，此外還有如三角分布和梯形分布等[4]。在使用中，正態(tài)分布使用較多，其中的a是該測試點(diǎn)的理想狀態(tài)工作點(diǎn)，b為該測試點(diǎn)在各種可能狀態(tài)下的工作電壓均方差。

2.2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與算法

圖3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖

反向傳播網(wǎng)絡(luò)（Back-Propagation Network，簡稱BP網(wǎng)絡(luò)），是一種有隱含層的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。每一層均有一個(gè)或多個(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)，信息從輸入層依次經(jīng)各隱含層向輸出層傳遞，層間的連接關(guān)系強(qiáng)弱由連接權(quán)值W來表征。BP算法是一種監(jiān)督的學(xué)習(xí)，基本原理是梯度最速下降法，中心思想是調(diào)整權(quán)值使網(wǎng)絡(luò)總誤差最小。通過連續(xù)不斷地在相對于誤差函數(shù)斜率下降的方向上計(jì)算網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和偏差值的變化而逐漸逼近目標(biāo)的。每一次權(quán)值和偏差的變化都與網(wǎng)絡(luò)的誤差的影響成正比，并以反向傳播的方式傳遞到每一層。BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖為例進(jìn)行BP算法推導(dǎo)，其輸入為P，輸入神經(jīng)元有r個(gè)，隱含層內(nèi)有s1個(gè)神經(jīng)元，激活函數(shù)為F1，輸入層內(nèi)有s2個(gè)神經(jīng)元，對應(yīng)的激活函數(shù)為F2，輸出為A，目標(biāo)矢量為T。

1）隱含層輸出：（i=1，2，…，s1）（5）

2）輸出層輸出： （k=1，2，…，s2） （6）

3）定義誤差函數(shù)：（7）

4）輸入層的權(quán)值變化量：（8）

其中：

同理可得：（9）

5）隱含層權(quán)值變化有： （10）

其中：

同理： （11）

BP網(wǎng)絡(luò)經(jīng)常使用的是S型的對數(shù)、正切激活函數(shù)或線性函數(shù)[5]。

3電路故障診斷算法驗(yàn)證

圖4 共集-共射電路的直流通路圖

例：如圖4所示的直流通路圖，電阻的標(biāo)稱值如圖中所注。利用Multism軟件在直流狀態(tài)下進(jìn)行多次Monte Carlo分析仿真該電路[6]，并考慮電阻的容差影響，取40個(gè)樣本作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本，另取5個(gè)樣本為測試樣本。設(shè)電阻R1～R5的容差值為-5%～5%。測試點(diǎn)選為A、B、C、D和E五點(diǎn)，所測電壓值為VA、VB、VC、VD和VE。

表1 部分電路實(shí)驗(yàn)樣本原始數(shù)據(jù)

表2 測試樣本原始數(shù)據(jù)

表1列舉了40組電路實(shí)驗(yàn)樣本原始數(shù)據(jù)的11組，包含了該電路在11種工作狀態(tài)下的五個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)電壓值，所以N1=5，N2=11，隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)可以依據(jù)公式2.3確定為12個(gè)，其中a為5。

表2則列舉了5組測試樣本的原始數(shù)據(jù)。

步驟一：數(shù)據(jù)模糊化

根據(jù)用正態(tài)分布函數(shù)作為隸屬度函數(shù)表示“大約為a”模糊概念的思路，可以分別得到各測試點(diǎn)上電壓隸屬度函數(shù)的參數(shù)值。

a1=5.57、a2=4.97、a3=4.9、a4=5.7和a5=5.69以及b1=4.3729、b2=4.4817、b3=3.9091、b4=4.2870和b5=3.7944。

由各測試點(diǎn)的隸屬度函數(shù)可得到網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本見表3。

表3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分輸入、輸出訓(xùn)練樣本

步驟二：將訓(xùn)練樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練

將全部40個(gè)原始值和模糊化值的輸入樣本和對應(yīng)的輸出樣本分別輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行訓(xùn)練。

步驟三：將測試樣本輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測

將全部5個(gè)原始值和模糊化值的輸入樣本和對應(yīng)的輸出樣本分別輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸出診斷結(jié)果見表4。

表4 輸出診斷結(jié)果

表4中的數(shù)據(jù)是經(jīng)過故障診斷后得到的結(jié)果，在此只是各隨機(jī)選用了一組數(shù)據(jù)加以比較說明。通過對故障診斷的試驗(yàn)觀察和結(jié)果的比較可以作出以下分析。

1）模糊化數(shù)據(jù)能夠有效減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂次數(shù)。如在BP網(wǎng)絡(luò)診斷中，使用模糊化數(shù)據(jù)的迭代次數(shù)由886減少到263次，收斂速度明顯加快；

2）模糊化數(shù)據(jù)能夠有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的效果。通過表4中數(shù)據(jù)的對比可以發(fā)現(xiàn)對于相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過模糊化數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，其準(zhǔn)確性更高。這主要表現(xiàn)在電路所對應(yīng)的狀態(tài)結(jié)果普遍高于未經(jīng)模糊化數(shù)據(jù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)得出的結(jié)果；同時(shí)，其他狀態(tài)對應(yīng)的機(jī)率更低，皆低于0.1，且更多值為0，說明數(shù)據(jù)模糊化能使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果更集中，正確率更高，有效性更加明顯。

4結(jié)論

通過分別采用BP網(wǎng)絡(luò)和模糊BP網(wǎng)絡(luò)建立了電路故障診斷模型，對電路相同工作狀態(tài)參數(shù)的診斷結(jié)果進(jìn)行比較，得出了模糊數(shù)學(xué)對提高電路故障診斷模型精度和有效性效果明顯的結(jié)論。模糊數(shù)學(xué)和神經(jīng)網(wǎng)路理論的組合有效地提高了模擬電路故障診斷模型的收斂速度，提高了故障診斷的工作效率，還提高了診斷的準(zhǔn)確性，有效性得到了充分顯示。

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第3篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

[關(guān)鍵詞]人力資源管理；人力資源需求預(yù)測；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

[中圖分類號]F270.7[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]2095-3283（2013）01-00-02

一、 應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)的加快發(fā)展，我國企業(yè)面臨著更為嚴(yán)峻的競爭壓力。為了適應(yīng)現(xiàn)代市場需求，企業(yè)必須優(yōu)化配置人力資源，并科學(xué)制定人力資源規(guī)劃。其中，科學(xué)的人力資源需求預(yù)測是人力資源開發(fā)和規(guī)劃的基礎(chǔ)，對人力資源管理活動(dòng)將產(chǎn)生持續(xù)和重要的影響。

企業(yè)人力資源需求預(yù)測分析方法多種多樣。在進(jìn)行人力資源需求預(yù)測時(shí)，企業(yè)要考慮的因素復(fù)雜多變，如企業(yè)的目標(biāo)和經(jīng)營戰(zhàn)略、生產(chǎn)狀況的變化、工作設(shè)計(jì)或組織結(jié)構(gòu)的變化等，而且各種影響因素與預(yù)測結(jié)果之間的相關(guān)性難以用定量的方法表示出來，是非線性相互制約的映射關(guān)系。將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于人力資源需求預(yù)測領(lǐng)域，彌補(bǔ)和改進(jìn)了人力資源需求預(yù)測分析方法，能較好地實(shí)現(xiàn)各指標(biāo)與需求結(jié)果之間非線性關(guān)系的映射，對企業(yè)人力資源決策具有一定的參考和指導(dǎo)作用。

二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種包括許多簡單的非線性計(jì)算單元或聯(lián)結(jié)點(diǎn)的非線性動(dòng)力系統(tǒng)，是用大量簡單的處理單元廣泛連接組成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。Back-Propagation Network，簡稱為BP網(wǎng)絡(luò)，即基于誤差反向傳播算法的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最成功和廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它由輸入層、隱含層和輸出層組成。隱含層可以是一層或多層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身具有的非線性映射、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力、容易實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算等優(yōu)點(diǎn)，彌補(bǔ)和改進(jìn)了供應(yīng)商選擇和評價(jià)方法，能較好地實(shí)現(xiàn)各指標(biāo)與評價(jià)結(jié)果之間非線性關(guān)系的映射。

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建供應(yīng)商的選擇評價(jià)模型，其基本思想為：假設(shè)輸入變量為X=（X1，X2，···，Xi）'，隱含層輸出變量為Y=（Y1，Y2，···，Yj）'，輸出層變量為Z=（Z1，Z2，···，Zl）'，期望輸出的目標(biāo)變量為T=（T1，T2，···，Tl）'，Wij、Wjl分別為輸入層到隱含層、隱含層到輸出層的連接權(quán)值（如圖1所示）。對于i個(gè)輸入學(xué)習(xí)樣本X1，X2，···，Xi，已知與其對應(yīng)的輸出樣本為Z1，Z2，···，Zl。通過BP算法的學(xué)習(xí)，沿著負(fù)梯度方向不斷調(diào)整和修正網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值Wij和Wjl，使網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出Z逐漸逼近目標(biāo)矢量T，也就是使網(wǎng)絡(luò)輸出層的誤差平方和達(dá)到最小。

圖1三層BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖三、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)人力資源需求預(yù)測中的應(yīng)用

根據(jù)上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要思想，以A公司為例，分析如何運(yùn)用MATLAB工具箱實(shí)現(xiàn)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)人力資源需求預(yù)測。

1.樣本數(shù)據(jù)處理

選取年份、產(chǎn)值、資產(chǎn)總計(jì)、利潤4個(gè)指標(biāo)作為輸入向量，從業(yè)人員作為目標(biāo)向量（見表1）。在對BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練前，應(yīng)該對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，使那些比較大的輸入仍落在傳遞函數(shù)梯度大的地方。本例采用MATLAB工具箱中的premnmx（）函數(shù)把數(shù)據(jù)歸一到[-1，1]之間，如表2所示。

對于BP網(wǎng)絡(luò)，有一個(gè)非常重要的定理。即對于任何在閉區(qū)間內(nèi)的一個(gè)連續(xù)函數(shù)都可以用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)逼近，因而一個(gè)三層BP網(wǎng)絡(luò)就可以完成任意的n維到m維的映射。本例采用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行從業(yè)人員預(yù)測。由于輸入樣本為4維的輸入向量，因此，輸入層一共有4個(gè)神經(jīng)元，網(wǎng)絡(luò)只有1個(gè)輸出數(shù)據(jù)，則輸出層只有1個(gè)神經(jīng)元。隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)根據(jù)最佳隱含層神經(jīng)元數(shù)經(jīng)驗(yàn)公式取15個(gè)。因此，網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該為4×15×1的結(jié)構(gòu)。隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為S型正切函數(shù)tansig（），輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為線性激活函數(shù)purelin（）。

3.BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練及仿真

建立網(wǎng)絡(luò)后，對表2中的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練參數(shù)的設(shè)定如表3所示，其他參數(shù)取默認(rèn)值。

訓(xùn)練次數(shù)12100012目標(biāo)誤差120.00112學(xué)習(xí)速率120.01訓(xùn)練結(jié)果如圖1所示，可見經(jīng)過52次訓(xùn)練后，網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)誤差達(dá)到要求。

圖1訓(xùn)練結(jié)果網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練結(jié)束后，運(yùn)用MATLAB工具箱中的sim（）函數(shù)，將經(jīng)過歸一化后的數(shù)據(jù)表2進(jìn)行仿真模擬，獲得網(wǎng)絡(luò)的輸出，然后將運(yùn)算結(jié)果通過postmnmx（）函數(shù)進(jìn)行反歸一化處理，得到BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值，最后檢查BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值和實(shí)際從業(yè)人員數(shù)之間的誤差是否符合要求，如表4所示。

4.預(yù)測結(jié)果評價(jià)

圖2反映了該BP網(wǎng)絡(luò)較好地逼近了輸入矢量，即年份、產(chǎn)值（萬元）、資產(chǎn)總計(jì)（萬元）和利潤（萬元）與目標(biāo)矢量，即從業(yè)人員（人）之間的線性關(guān)系。用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對現(xiàn)有人力資源狀況進(jìn)行分析擬合，是人力資源需求預(yù)測的較理想方法。與傳統(tǒng)的人力資源需求預(yù)測方法相比，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于人力資源需求預(yù)測，克服了輸入矢量和目標(biāo)矢量非線性、不符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律的問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型良好的容錯(cuò)和自學(xué)習(xí)能力，調(diào)用MATLAB工具箱函數(shù)，使預(yù)測過程更易實(shí)現(xiàn)，可以更好地對人力資源進(jìn)行規(guī)劃，提高人力資源預(yù)測精度。

圖2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近結(jié)果將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于企業(yè)人力資源需求預(yù)測，能較好地建立起各影響因素與預(yù)測結(jié)果之間的非線性關(guān)系，是企業(yè)預(yù)測人力資源需求的一種較理想的方法。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在著一些不足和問題。主要表現(xiàn)在學(xué)習(xí)速率太小可能會(huì)造成訓(xùn)練時(shí)間過長；BP算法可以使權(quán)值收斂到某個(gè)值，但并不能保證其為誤差平面的全局最小值；網(wǎng)絡(luò)隱含層的層數(shù)和單元數(shù)的選擇一般是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)或者通過反復(fù)實(shí)驗(yàn)確定，網(wǎng)絡(luò)往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的負(fù)擔(dān)。因此，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在企業(yè)人力資源需求預(yù)測領(lǐng)域的應(yīng)用仍需根據(jù)企業(yè)自身實(shí)際情況做進(jìn)一步的改進(jìn)和完善。

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第4篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

關(guān)鍵詞：短期負(fù)荷預(yù)測；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；遺傳算法

作者簡介：黃國棟（1976-），男，廣東陽江人，廣東電網(wǎng)湛江供電局，工程師。（廣東 湛江 524005）

中圖分類號：TM714 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1007-0079（2014）06-0261-02

電力短期負(fù)荷預(yù)測是對未來一周以內(nèi)（通常為一周或一天）的負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。短期負(fù)荷預(yù)測在電網(wǎng)運(yùn)行實(shí)時(shí)控制和發(fā)電規(guī)劃中具有重要地位，短期負(fù)荷的預(yù)測結(jié)果是調(diào)度中心制定發(fā)電計(jì)劃、電力系統(tǒng)運(yùn)行安全評估、電力企業(yè)日常經(jīng)營管理的重要依據(jù)。[1]在當(dāng)前電力系統(tǒng)市場化形勢下，提高負(fù)荷預(yù)測精度對于電力系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、合理制定機(jī)組檢修計(jì)劃和進(jìn)行電力需求管理等具有重要意義。

一、電力系統(tǒng)負(fù)荷變化的特點(diǎn)及預(yù)測方法

電力系統(tǒng)負(fù)荷變化受到很多因素的影響。一方面，負(fù)荷變化存在由未知不確定因素引起的隨機(jī)波動(dòng)；另一方面，具有周期變化的規(guī)律性，這也使得負(fù)荷曲線具有相似性；同時(shí)，由于受天氣、節(jié)假日等特殊情況的影響，負(fù)荷變化又會(huì)體現(xiàn)出差異性。[2]整體上講，負(fù)荷曲線是與很多因素相關(guān)而且難以用數(shù)學(xué)公式表達(dá)的非線性函數(shù)。

相對于早期的統(tǒng)計(jì)技術(shù)法和專家系統(tǒng)法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)在于它不依靠專家經(jīng)驗(yàn)，只利用觀察到的數(shù)據(jù)，可以在訓(xùn)練過程中通過學(xué)習(xí)來逼近任意的非線性輸入/輸出關(guān)系，因此，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于電力負(fù)荷預(yù)測有著明顯的優(yōu)勢。但是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在兩個(gè)主要問題：收斂速度慢和容易陷入局部極小點(diǎn)。因此，本文采用遺傳算法優(yōu)化人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立電力短期負(fù)荷預(yù)測模型，并將結(jié)合廣東省某城市的電力負(fù)荷的實(shí)際情況對預(yù)測方法進(jìn)行探討和研究。

二、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP（Back Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的所有神經(jīng)元按照功能一般分成三層（輸入層、隱含層和輸出層），各層順次連接。[3]其三層模型拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。

BP算法的學(xué)習(xí)過程分為正向傳播過程和反向傳播過程兩個(gè)階段。

1.正向傳播過程

輸入信息從輸入層經(jīng)隱含層逐層計(jì)算各單元的實(shí)際輸出值，各神經(jīng)元的狀態(tài)只對下一層神經(jīng)元的狀態(tài)產(chǎn)生影響。設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層有n1個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱含層有n2個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有n3個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸入為xi，輸入層與隱含層之間的權(quán)值為wki，隱含層與輸出層之間的權(quán)值為wjk；隱含層的閾值為bk，輸出層的閾值為bj；隱含層的傳遞函數(shù)為f1（·），輸出層的傳遞函數(shù)為f2（·）。則隱含層節(jié)點(diǎn)輸出zk和輸出層節(jié)點(diǎn)輸出yj分別為：

k=1，2，……n2

（1）

j=1，2，……n3

（2）

2.反相傳播過程

若網(wǎng)絡(luò)實(shí)際輸出值與期望值之差，即誤差超出允許值，則逆向逐層修正連接權(quán)值。設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)有P個(gè)輸入樣本，采用平方型誤差函數(shù)，于是得到全局誤差為：

（3）

式中：為第p個(gè)樣本的實(shí)際輸出，為期望輸出。

采用累計(jì)誤差BP算法依次調(diào)整輸出層權(quán)值wjk和隱含層權(quán)值wki誤差使全局誤差變小，即：

（4）

（5）

式中：η為學(xué)習(xí)率。

如此往復(fù)不斷調(diào)整權(quán)值，直到使網(wǎng)絡(luò)的誤差滿足要求。

三、遺傳算法

1.遺傳算法的基本原理

遺傳算法（Genetic Algorithms，簡稱GA）是一種高度并行、自適應(yīng)全局優(yōu)化搜索方法。[4]它借鑒自然界遺傳和選擇機(jī)理，首先初始化一個(gè)種群，然后按照某種指標(biāo)在每一代選取較優(yōu)個(gè)體，利用遺傳算子（選擇、交叉和變異）對這些個(gè)體進(jìn)行組合，產(chǎn)生新一代個(gè)體，重復(fù)此過程，直到滿足優(yōu)化準(zhǔn)則為止。遺傳算法是基于對生物遺傳和進(jìn)化過程的計(jì)算機(jī)模擬，它能使各種人工系統(tǒng)具有良好的自適應(yīng)能力和優(yōu)化能力。目前，遺傳算法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于規(guī)劃設(shè)計(jì)、組合優(yōu)化、自適應(yīng)控制、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、模式識別、人工智能、分子生物學(xué)、故障診斷以及計(jì)算機(jī)技術(shù)等領(lǐng)域，并取得了很好的效果。

2.遺傳算法的實(shí)現(xiàn)過程

（1）將問題的解以編碼形式表示出來，并隨機(jī)生成若干個(gè)體，即初始群體。

（2）譯碼，計(jì)算目標(biāo)函數(shù)得出個(gè)體適應(yīng)度值，判斷是否滿足停止條件。

（3）根據(jù)個(gè)體適應(yīng)度值的高低，應(yīng)用選擇、交叉和突變算子進(jìn)行遺傳操作，產(chǎn)生下一代群體。

（4）返回步驟（2），反復(fù)執(zhí)行，直到滿足停止條件。最后，搜索到最優(yōu)個(gè)體，即問題的最優(yōu)解。[5]

3.遺傳算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值

由于遺傳算法是以最大值作為優(yōu)化目標(biāo)，為適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的要求，將適應(yīng)度函數(shù)取反，即變?yōu)橐宰钚≈禐閮?yōu)化目標(biāo)。遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的步驟：

（1）構(gòu)建BP網(wǎng)絡(luò)，確定遺傳算法個(gè)體長度。

（2）生成初始種群，確定種群規(guī)模。對遺傳算法個(gè)體進(jìn)行編碼，編碼由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層與隱含層的連接權(quán)值、隱含層閾值、隱含層與輸出層的連接權(quán)值和輸出層閾值四部分組成。

（3）根據(jù)個(gè)體得到BP網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，應(yīng)用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練，得到網(wǎng)絡(luò)的輸出。計(jì)算實(shí)際輸出與期望輸出的誤差，并依據(jù)此誤差計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值。

（4）根據(jù)個(gè)體的適應(yīng)度進(jìn)行選優(yōu)操作，選擇若干適應(yīng)度強(qiáng)的個(gè)體直接進(jìn)入下一代，適應(yīng)度差的個(gè)體被淘汰。

（5）進(jìn)行交叉、變異操作，生成下一代群體，然后返回步驟（3），直到得到最優(yōu)解。

四、實(shí)例分析

本試驗(yàn)分別采用單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法、遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合預(yù)測法，分別對廣東省某城市某一日的時(shí)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測與分析。以該市2010年6月2日～21日和2010年6月3日～22日（只選取工作日）的整點(diǎn)負(fù)荷訓(xùn)練樣本集，根據(jù)6月23日各整點(diǎn)的時(shí)負(fù)荷數(shù)據(jù)和24日各整點(diǎn)的溫度與天氣，預(yù)測6月24日的時(shí)負(fù)荷。

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模原理，訓(xùn)練樣本的準(zhǔn)確性對于模型的預(yù)測準(zhǔn)確性至關(guān)重要。由于系統(tǒng)故障、線路停電檢修、通信錯(cuò)誤等原因，歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)中經(jīng)常存在一些不良數(shù)據(jù)。這些不良數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的隨機(jī)性，會(huì)對網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測精度和預(yù)測速度產(chǎn)生嚴(yán)重影響。因此，在建立電力短期負(fù)荷預(yù)測模型前，先對訓(xùn)練用的數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行預(yù)處理。應(yīng)用格拉布斯準(zhǔn)則判別是否有不良數(shù)據(jù)，如果有要直接消除并以相應(yīng)的插值代替，從而提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度和可信度。經(jīng)計(jì)算，本實(shí)例的樣本數(shù)據(jù)正常，符合實(shí)際情況。

數(shù)據(jù)歸一化方法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測前對數(shù)據(jù)常做的一種處理方法。數(shù)據(jù)歸一化處理把所有的數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)化為[0，1]之間的數(shù)，其目的是取消數(shù)據(jù)間數(shù)量級差別，避免因?yàn)檩斎?輸出數(shù)據(jù)數(shù)量級差別較大而造成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差較大。最后需要進(jìn)行反歸一化，得到最終預(yù)測結(jié)果。[6]數(shù)據(jù)歸一化的方法主要有最大最小值法和平均數(shù)方差法。本文采用最大最小值法。

2.確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

考慮到該城市位于中國南端，緯度較低，影響電力負(fù)荷最主要的因素是溫度等天氣情況。采集預(yù)測日前一天每小時(shí)的負(fù)荷數(shù)據(jù)和預(yù)測日當(dāng)天各小時(shí)的溫度值（取平均值）、氣象類型（晴、陰、雨）作為預(yù)測條件。由此確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為3；輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為1；隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)取8。為方便計(jì)算，將氣象類型數(shù)字化、歸一化處理，溫度值和負(fù)荷數(shù)據(jù)歸一化處理。本文采用分散式建模方法，即為一天的24小時(shí)各建立一個(gè)模型，共建立24個(gè)。分散式建模方法相對于集中建模方法（24小時(shí)用一個(gè)模型），雖然模型多，但是預(yù)測準(zhǔn)確度高。每個(gè)整點(diǎn)的時(shí)負(fù)荷采用相應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測。建模工具選用matlab7.0。[7]

3.遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

以整點(diǎn)負(fù)荷、溫度數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)作為網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練樣本集，應(yīng)用遺傳算法對基于單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立的各個(gè)模型（每小時(shí)各建一個(gè)模型，共24個(gè)）進(jìn)行優(yōu)化，得到每個(gè)模型近似最優(yōu)權(quán)值和閾值。應(yīng)用優(yōu)化的權(quán)值和閾值對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并保存訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)。最后，應(yīng)用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對各整點(diǎn)時(shí)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。

表1 2010年6月24日負(fù)荷預(yù)測值與誤差

時(shí)間 實(shí)際值 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

方法預(yù)測 誤差/% 遺傳算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法預(yù)測 誤差/%

0：00 404.743 412.375 1.886 397.470 -1.797

1：00 382.280 376.397 -1.539 382.009 -0.071

2：00 359.937 369.208 2.576 352.735 -2.001

3：00 355.508 352.308 -0.900 357.115 0.452

4：00 347.836 341.504 -1.820 346.528 -0.376

5：00 347.545 342.354 -1.494 346.586 -0.276

6：00 354.184 356.650 0.696 360.655 1.827

7：00 364.504 363.920 -0.160 360.123 -1.202

8：00 395.881 392.358 -0.890 390.042 -1.475

9：00 462.394 471.572 1.985 464.239 0.399

10：00 500.344 502.904 0.512 494.610 -1.146

11：00 514.415 515.950 0.298 513.479 -0.182

12：00 477.935 489.898 2.503 485.792 1.644

13：00 479.680 473.516 -1.285 472.638 -1.468

14：00 470.148 477.403 1.543 462.066 -1.719

15：00 482.950 490.302 1.522 474.556 -1.738

16：00 487.295 483.800 -0.717 486.028 -0.260

17：00 501.225 503.265 0.407 505.465 0.846

18：00 470.361 462.391 -1.694 466.165 -0.892

19：00 455.995 443.791 -2.676 463.788 1.709

20：00 493.266 494.178 0.185 494.682 0.287

21：00 489.909 498.115 1.675 486.195 -0.758

22：00 474.146 486.493 2.604 480.348 1.308

23：00 446.201 436.293 -2.221 441.855 -0.974

單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得出的預(yù)測結(jié)果見表1和圖3。從圖3中3條曲線對比可以看出，應(yīng)用遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型得到的預(yù)測結(jié)果比單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更接近實(shí)際負(fù)荷曲線。單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的負(fù)荷最大誤差為-2.676%，平均誤差1.408%，而用基于遺傳算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的負(fù)荷最大誤差為-2.001%，平均誤差為1.034%，精度顯然大于單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

五、結(jié)論

本文利用遺傳算法優(yōu)化了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且應(yīng)用此模型對實(shí)際電力短期負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測試驗(yàn)分析。實(shí)證證明，遺傳算法的全局優(yōu)化搜索能力有效彌補(bǔ)了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)容易陷入局部極小值的缺陷，在此基礎(chǔ)上建立的預(yù)測模型的可靠性、準(zhǔn)確性都有所增強(qiáng)，證明了基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測方法是可行的。

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第5篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

關(guān)鍵詞： 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 近鄰傳播聚類算法； 隱含層； 逼近誤差

中圖分類號： TN711?34； TP398.1 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）19?0016?04

Abstract： The prediction accuracy of the traditional radial basis function （RBF） neural network may result in lower algorithm efficiency and pathological numerical value due to the inappropriate random selection of the hidden layer center node， to improve the efficiency of RBF neural network， a method of using affinity propagation （AP） clustering algorithm to improve RBF neural network is proposed. The principle and modeling steps of the method are introduced. Since the adopted AP clustering algorithm belongs to the self?adapting clustering learning algorithm， it needn′t predefine the numbers of the hidden layer center nodes， and is applied to prediction without transcendental information. The AP algorithm is used for clustering iteration according the information of training sample， so as to determine the center node and node numerical value of hidden layer in RBF neural network， and solve the center dereferencing problem of RBF network. After that， all input data is taken in RBF neural network based on AP clustering algorithm for prediction. Since the use of AP algorithm needn′t predefine the clustering numbers， the proposed scheme can improve the learning accuracy and training speed of the RBF neural network. The approximate simulation experiment was performed for sine function with the proposed optimization scheme. The results show that the approximate error of the proposed scheme is only 0.005 5， and can keep good prediction accuracy under the noise of 0.3.

Keywords： radial basis function neural network； affinity propagation clustering algorithm； hidden layer； approximate error

0 引 言

RBF（Radial Basis Function）網(wǎng)絡(luò)是一種單隱含層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其基本思想是在隱含層內(nèi)基函數(shù)的作用下，將輸入信息的不可分矢量變換到高維可分空間[1?3]。RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單而且具備非線性逼近能力，收斂速度快。RBF網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識別、信號處理和控制等領(lǐng)域[4?5]。由于RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出是線性的，隱含層的輸出是非線性的，所以對RBF網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練主要針對隱含層。目前，提高RBF網(wǎng)絡(luò)性能的主要方法包括調(diào)節(jié)隱含層層數(shù)，調(diào)節(jié)隱含層的中心節(jié)點(diǎn)參數(shù)和寬度參數(shù)。王榮秀等利用局部保持投影的方法[6]，對用于來波到達(dá)角估計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行降維，同時(shí)獲得了良好的估計(jì)精度和效率。郭偉等用K近鄰統(tǒng)計(jì)法估計(jì)隱含節(jié)點(diǎn)輸出矩陣和輸出節(jié)點(diǎn)輸出矩陣之間的互信息，減少相關(guān)性最小的隱含節(jié)點(diǎn)以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[7]。薛福強(qiáng)等通過改進(jìn)的層次遺傳算法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)均衡器結(jié)構(gòu)[8]，使用較少的隱含層單元獲得了信道均衡器的低誤碼率。

近鄰傳播AP算法是Frey等提出的一種新的聚類算法[9]。它因無需指定聚類數(shù)目，具有更高效的處理速度，同時(shí)也能夠得到較好的聚類結(jié)果。朱紅等提出了一種改進(jìn)屬性約簡的細(xì)粒度AP算法[10]，實(shí)現(xiàn)聚類的并行處理。然而，利用AP聚類算法的優(yōu)秀特性對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化的文獻(xiàn)卻比較少見。本文使用AP算法對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，選出聚類中心作為隱含層的中心節(jié)點(diǎn)，以聚類中心數(shù)作為隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)，解決了隱含層中心取值和層數(shù)確定的問題，使RBF網(wǎng)絡(luò)只需要進(jìn)行一步迭代算法，就能得到輸出結(jié)果。

1 RBF網(wǎng)絡(luò)模型

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由輸入層、隱含層和輸出層組成的單隱層前饋網(wǎng)絡(luò)[11?12]。其中，輸入層不會(huì)改變輸入信息的相關(guān)性，只起到傳遞作用；而隱含層單元為感受野單元，由一組徑向基函數(shù)構(gòu)成，一般為非線性函數(shù)[13]。

3 AP聚類算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

目前針對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層優(yōu)化的方法主要分為兩類：調(diào)節(jié)隱含層層數(shù)，調(diào)節(jié)隱含層的中心節(jié)點(diǎn)參數(shù)和寬度參數(shù)。調(diào)節(jié)隱含層層數(shù)的方法需要根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的先驗(yàn)信息設(shè)置具體的隱含層層數(shù)，或者利用預(yù)處理的方法對輸入進(jìn)行處理以消除部分相關(guān)性。當(dāng)隱含層內(nèi)的神經(jīng)元無法覆蓋所有輸入信息的數(shù)據(jù)集合時(shí)，網(wǎng)絡(luò)本身的預(yù)測精度就難以保證。調(diào)節(jié)隱含層節(jié)點(diǎn)參數(shù)和寬度參數(shù)的方法需要根據(jù)具體的應(yīng)用需要開發(fā)新的預(yù)處理方法，實(shí)施起來不具有普適性。在本文提出的AP算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，由于AP聚類學(xué)習(xí)算法屬于自適應(yīng)聚類學(xué)習(xí)算法，它無需事先給定隱含層中心節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，只需要根據(jù)輸入樣本的信息進(jìn)行聚類迭代，從而確定徑向基函數(shù)的中心點(diǎn)，能夠適用于不具有先驗(yàn)信息的預(yù)測。

本文提出的基于AP算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型由兩部分組成：首先用AP算法對樣本進(jìn)行初始聚類，以確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中心節(jié)點(diǎn)及其數(shù)目；然后將所有數(shù)據(jù)交給RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測?；贏P算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型如圖2所示。

4 仿真結(jié)果

本文以逼近正弦函數(shù)[y=sin（2πx）]為例，首先取0.01～1之間以0.01為間隔的100個(gè)數(shù)作為輸入值，然后使用AP算法選出中心節(jié)點(diǎn)，接著使用RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，最后取0.505～1之間以0.01為間隔的50個(gè)數(shù)作為輸入值進(jìn)行預(yù)測，以輸出誤差值的最大值作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。阻尼因子設(shè)置為[λ=0.5，]中心節(jié)點(diǎn)數(shù)目標(biāo)識為[A。][W1]為無噪聲時(shí)的誤差，[W2]為加入占空比為30%的白噪聲后的逼近誤差。表1為無噪聲環(huán)境下[P]取不同值時(shí)選擇出的中心節(jié)點(diǎn)和逼近誤差。

由圖4可以看出，取0.505～1區(qū)間內(nèi)以0.01為間隔的50個(gè)數(shù)作為輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測后得到的預(yù)測結(jié)果非常好。

圖5和圖6分別是在噪聲占空比為0.15和0.3環(huán)境下的預(yù)測結(jié)果。從這兩幅圖中可以看出在低噪聲情況下，本文提出的方案能夠很好地抑制噪聲，取得較好的預(yù)測結(jié)果。在高噪聲情況下，本文提出的方案仍然能夠獲得有效的預(yù)測結(jié)果。

從上述仿真結(jié)果可以看出，在無噪聲情況下選出的節(jié)點(diǎn)數(shù)越多，逼近誤差值越小，但是中心節(jié)點(diǎn)數(shù)增多，會(huì)導(dǎo)致隱含層層數(shù)增多，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜，大大增加了訓(xùn)練時(shí)間，降低了學(xué)習(xí)速率。因此選擇適當(dāng)?shù)闹行墓?jié)點(diǎn)數(shù)和中心節(jié)點(diǎn)對RBF網(wǎng)絡(luò)非常重要。

5 結(jié) 語

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層中心節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和選取方案關(guān)乎其預(yù)測精度，而現(xiàn)有中心節(jié)點(diǎn)的選取方案依賴于對訓(xùn)練樣本的相關(guān)性分析，使得RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)施復(fù)雜，不具有普適性。本文利用AP聚類算法無需指定聚類個(gè)數(shù)、自適應(yīng)實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)聚類和聚類速度快的優(yōu)點(diǎn)，用AP算法確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和數(shù)值。本文改進(jìn)的RBF網(wǎng)絡(luò)不僅能夠確定隱含層的層數(shù)還能選出中心節(jié)點(diǎn)，訓(xùn)練速度快，解決了RBF網(wǎng)絡(luò)最重要的問題，而且不依賴于具體訓(xùn)練數(shù)據(jù)的相關(guān)程度，具有普適性。從仿真實(shí)驗(yàn)可以看出，AP算法和RBF網(wǎng)絡(luò)結(jié)合后的預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度高，逼近效果好，表明AP算法能夠有效地解決RBF網(wǎng)絡(luò)隱含層優(yōu)化問題。

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第6篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全評價(jià)是計(jì)算機(jī)操作和運(yùn)行過程中的一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的因素有很多，例如硬件、軟件設(shè)備、計(jì)算機(jī)程序、操作方式、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)是一個(gè)線性評價(jià)的過程，不能對各種影響因素進(jìn)行綜合的評價(jià)，在評價(jià)的精度上也不高。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在傳統(tǒng)評價(jià)方式上進(jìn)行優(yōu)化的一種評價(jià)手段，采用了更為合理的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，然后通過專家打分的方式確定各個(gè)影響因素在評價(jià)指標(biāo)中所占到的比重，最后得出計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全評價(jià)。

關(guān)鍵詞：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；計(jì)算機(jī)；網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)；應(yīng)用

伴隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的影響因素也在不斷增加，病毒、系統(tǒng)漏洞、黑客入侵等多種安全隱患對計(jì)算機(jī)的功能和操作都能產(chǎn)生了極大的影響。這些影響因素之間還會(huì)相互影響，形成錯(cuò)綜復(fù)雜的非線性關(guān)系，給網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)安全性的定量評價(jià)帶來了極大的難度。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的傳統(tǒng)評價(jià)方式采用的是線性評價(jià)的模式，在操作上較為復(fù)雜，且精度不高，已經(jīng)無法在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)揮有效的作用。另一種專家評價(jià)方式則帶有較強(qiáng)的主觀性，且對專家自身的專業(yè)素質(zhì)和工作經(jīng)驗(yàn)有著較高的要求，評價(jià)的結(jié)果往往難以驗(yàn)證。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年發(fā)展起來的新型評價(jià)方式，它是由許多神經(jīng)元組成的，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)的安全性進(jìn)行非線性的評價(jià)，并完成對網(wǎng)絡(luò)的簡單維護(hù)和控制，與傳統(tǒng)評價(jià)方式相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在評價(jià)精度和效率上都有較大的提高。

1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)及發(fā)展

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的提出是在上個(gè)世紀(jì)中期。生物學(xué)家和物理學(xué)家首次嘗試將兩個(gè)學(xué)科的研究結(jié)合起來，形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種模型是以人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為模板，模擬了人腦處理信息和傳遞信息的過程。通過數(shù)學(xué)學(xué)科對網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的組成等進(jìn)行研究，以及生物學(xué)對神經(jīng)元的功能、作用原理等進(jìn)行研究，成功模擬出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這一模型的提出為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)安全評價(jià)方面的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。上個(gè)世紀(jì)中后期，計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的專家將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型應(yīng)用到了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的研究上，并在原始模型的基礎(chǔ)上，增加了模型的感知功能，并與計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)行了結(jié)合，在工程學(xué)領(lǐng)域進(jìn)行了應(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)上的應(yīng)用能夠?qū)崿F(xiàn)對聲波的檢測和識別，并且確定目標(biāo)物的精確位置。這促進(jìn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展。上個(gè)世紀(jì)末，計(jì)算機(jī)專家又提出了一種新的映射網(wǎng)絡(luò)模型，利用映射中的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對計(jì)算機(jī)的功能進(jìn)行了模擬。1982年，生物學(xué)家對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性質(zhì)進(jìn)行了更深層的研究，從而發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種非線性的結(jié)構(gòu)，由此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的評價(jià)提供了一條新的思路。

2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系概述

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全是現(xiàn)在人們關(guān)注的重點(diǎn)問題之一，所謂的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全就是指通過合理的措施確保計(jì)算機(jī)中的數(shù)據(jù)信息的安全性和可靠性。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全包括兩部分的內(nèi)容，第一部分是邏輯安全,所謂的邏輯安全是指保證計(jì)算機(jī)中存儲的數(shù)據(jù)信息的完整性和安全性;第二部分是物理安全,所謂的物理安全是指要對計(jì)算機(jī)的硬件設(shè)施進(jìn)行檢查，保證計(jì)算機(jī)的硬件設(shè)施、系統(tǒng)處于安全運(yùn)行狀態(tài)，避免出現(xiàn)計(jì)算機(jī)硬件設(shè)施運(yùn)行異常的情況。但需要注意的是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全不僅僅包括上述這些內(nèi)容，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全還應(yīng)包括網(wǎng)絡(luò)信息共享的安全性。通過上述的分析不難發(fā)現(xiàn)，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全具有下述幾個(gè)特征。第一，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全具有一定的保密性，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息有很大一部分是需要保密的，因此為了保證網(wǎng)絡(luò)傳輸信息的安全，必須要加強(qiáng)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)；第二，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全具有一定的完整性，計(jì)算機(jī)中無論是存儲的數(shù)據(jù)還是傳輸?shù)臄?shù)據(jù)都應(yīng)保證其完整性，這樣才能滿足相應(yīng)的使用要求；第三，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)具有一定的可控性，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全性應(yīng)是處于可以控制的范圍內(nèi)，如果不能滿足這一要求，則會(huì)影響計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的使用效果。近年來，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全面臨的挑戰(zhàn)愈加嚴(yán)峻，在這種情況下，必須要加強(qiáng)對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的重視。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)是實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全保護(hù)的重要環(huán)節(jié)之一，只有對網(wǎng)絡(luò)中存在的安全隱患進(jìn)行有效的評估和檢測，才能有針對性地制定解決方案，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。隨著評價(jià)方式的不斷豐富和評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的不斷完善，逐漸形成了一個(gè)完整的網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系。網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系的建立需要遵循一些基本的原則。首先是準(zhǔn)確性原則，建立計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系的根本目的就是要有效識別網(wǎng)絡(luò)中的安全隱患，確保網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的安全可靠，評價(jià)的準(zhǔn)確性直接影響了網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)的質(zhì)量。其次是獨(dú)立性，要對網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行評價(jià)必須要有一定的安全標(biāo)準(zhǔn)，這就需要設(shè)置一系列的評價(jià)指標(biāo)，各個(gè)指標(biāo)之間都應(yīng)當(dāng)是相互獨(dú)立的，不應(yīng)當(dāng)在內(nèi)容上產(chǎn)生重疊，防止指標(biāo)之間的相互影響。第三是簡潔性原則，在確保評價(jià)準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上，要使評價(jià)的過程盡量的簡化，這樣才能提高評價(jià)的效率。第四是完善性原則，完善性就是要求指標(biāo)應(yīng)當(dāng)包含對網(wǎng)絡(luò)安全性各個(gè)方面的評價(jià)，能夠從整體上反映出整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。最后是可行性原則，在選擇評價(jià)指標(biāo)時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮到指標(biāo)能否在實(shí)際中進(jìn)行操作和執(zhí)行，因此，指標(biāo)的設(shè)定應(yīng)當(dāng)盡量與實(shí)際操作結(jié)合起來。

3網(wǎng)絡(luò)安全體系的設(shè)定

根據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全的狀況可以將計(jì)算機(jī)的網(wǎng)絡(luò)安全分為四個(gè)等級，分別是安全、有風(fēng)險(xiǎn)、有危險(xiǎn)、非常危險(xiǎn)。不同的安全等級可以采用不同的顏色進(jìn)行標(biāo)注。例如十分危險(xiǎn)可以用紅色進(jìn)行標(biāo)注，表明網(wǎng)絡(luò)中存在極大的漏洞，需要立即進(jìn)行處理。有危險(xiǎn)可以用橙色進(jìn)行標(biāo)注，說明網(wǎng)絡(luò)中存在安全隱患，需要對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢查，并進(jìn)行一定的殺毒處理。有風(fēng)險(xiǎn)可以用黃色進(jìn)行標(biāo)注，說明網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行的過程中出現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，需要對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行一定的檢測和調(diào)試，及時(shí)排除網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)。安全可以用綠色來表示，說明網(wǎng)絡(luò)安全狀況良好，可以進(jìn)行放心的使用。用顏色來表示不同的安全狀態(tài)是一種十分直觀的表示方式，能夠方便用戶在最短的時(shí)間內(nèi)確認(rèn)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀況。

4各評價(jià)指標(biāo)的取值及標(biāo)準(zhǔn)化問題

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)由于各個(gè)指標(biāo)所評價(jià)的因素不同，因此在指標(biāo)的取值和標(biāo)準(zhǔn)上也有所不同。評價(jià)的方式主要有兩種，分別是定性評價(jià)和定量評價(jià)。這兩種評價(jià)方式的側(cè)重點(diǎn)有所不同，因此將兩項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)結(jié)合起來能夠更全面反映網(wǎng)絡(luò)的安全狀況。定量指標(biāo)在進(jìn)行取值時(shí)應(yīng)當(dāng)根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行選取，不能對所有的定量指標(biāo)采取一樣的評價(jià)指標(biāo)。在進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理時(shí)則要將取值的范圍限定在0-1之間。對定性標(biāo)準(zhǔn)而言，采用專家打分的方式是較好的取值方式，不同的系統(tǒng)也要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行不同的等級評價(jià)。定性指標(biāo)也應(yīng)當(dāng)進(jìn)行一定的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

5借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)的必要性

與傳統(tǒng)的算法相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有著明顯的優(yōu)勢，例如，有較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，能夠進(jìn)行自我調(diào)解，精確度較高等。

5.1較強(qiáng)的適應(yīng)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的環(huán)境適應(yīng)能力，當(dāng)其處于輸入或輸出的狀態(tài)時(shí)，可以進(jìn)行自我調(diào)節(jié)從而提高計(jì)算的精度，并對計(jì)算的過程進(jìn)行反饋。

5.2容錯(cuò)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)算法相比，最大的優(yōu)勢在于它對噪音和不完善的信息具有較高的敏感度，這是由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)著網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)特征，當(dāng)某一個(gè)節(jié)點(diǎn)中輸入的信息出現(xiàn)問題時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠立即作出反應(yīng)。

5.3可在線應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的核心環(huán)節(jié)在訓(xùn)練過程，因此在這一個(gè)階段會(huì)耗費(fèi)較長的時(shí)間。一旦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成這一個(gè)階段的工作后，就能快速的獲得計(jì)算結(jié)果，從而提高了安全評價(jià)的效率，能夠在在線系統(tǒng)的應(yīng)用中獲得良好的效果。

6計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型的設(shè)計(jì)

6.1輸入層輸入層的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量應(yīng)當(dāng)根據(jù)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)指標(biāo)的數(shù)量來確定。例如，當(dāng)計(jì)算機(jī)安全評價(jià)模型中含有20個(gè)指標(biāo)時(shí)，輸入層的神經(jīng)元指標(biāo)也必須為20個(gè)。

6.2隱含層絕大多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層屬于單向隱含層。隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量直接決定著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。當(dāng)隱含層的數(shù)量過多時(shí)會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)過于復(fù)雜，信息傳輸?shù)乃俾瘦^低。當(dāng)隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力會(huì)減弱。因此，隱含層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量必須進(jìn)行合理地選擇。根據(jù)實(shí)際操作的經(jīng)驗(yàn)，通常隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量為5個(gè)時(shí)能夠起到較好的評價(jià)作用。

6.3輸出層輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)量通常為2個(gè)，可以通過不同的組合方式來表示不同等級的網(wǎng)絡(luò)安全狀態(tài)。例如，（1，1）表示安全，（1，0）表示存在風(fēng)險(xiǎn)，（0，1）表示存在危險(xiǎn)，（0，0）表示非常危險(xiǎn)。

7計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)的具體步驟

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)的具體過程分為兩個(gè)步驟：首先是構(gòu)建計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系，其次是使用粒子群優(yōu)化的方法對BP神經(jīng)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，改善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的缺陷，提高其性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法有以下幾點(diǎn)：對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)量、函數(shù)等進(jìn)行初始化；對粒子的初始速度、初始位置、動(dòng)量參數(shù)等進(jìn)行設(shè)置和調(diào)整；通過粒子群的集中來完善BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，對網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)度作出評價(jià)；對每個(gè)神經(jīng)元進(jìn)行歷史適應(yīng)度與當(dāng)前適應(yīng)度的對比，若當(dāng)前的適應(yīng)度是歷史最高時(shí)，就應(yīng)當(dāng)及時(shí)保存，并將此作為評價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)；計(jì)算每個(gè)粒子的慣性；當(dāng)粒子的位置和運(yùn)動(dòng)速率產(chǎn)生變化時(shí)，記錄粒子群之間的適應(yīng)度誤差，并做好相應(yīng)的記錄；對系統(tǒng)適應(yīng)度的誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

8計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)的原理

計(jì)算機(jī)的安全評價(jià)原理是依據(jù)相關(guān)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，先確定評價(jià)的范圍和內(nèi)容，再根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際運(yùn)行狀況和安全狀態(tài)，對網(wǎng)絡(luò)中可能出現(xiàn)安全隱患的區(qū)域進(jìn)行預(yù)測，并采取制定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評價(jià)，最終得到網(wǎng)絡(luò)安全等級。在這一過程中，合理地選擇計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)因素、建立正確的評價(jià)模型是關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非線性的結(jié)構(gòu)，安全漏洞的出現(xiàn)具有突發(fā)性和多變性。而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線性的評價(jià)功能，用它來進(jìn)行計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全等級評價(jià)是一種科學(xué)性較高的評價(jià)模式，能夠有效地提高評價(jià)的精度。

8.1計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)指標(biāo)體選擇計(jì)算機(jī)是一個(gè)十分復(fù)雜的體系，影響其安全等級的因素有很多，要確保安全評價(jià)的準(zhǔn)確性就要建立起一個(gè)完善、合理的評價(jià)體系。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)指標(biāo)的選擇應(yīng)當(dāng)從管理安全、物理安全、邏輯安全等幾個(gè)方面進(jìn)行考慮，并采用專家系統(tǒng)對安全評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的選擇進(jìn)行調(diào)整和確定，確定各個(gè)指標(biāo)在最終的評價(jià)體系中所占的比重。

8.2計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全指標(biāo)的歸一化處理由于各個(gè)指標(biāo)之間的評價(jià)方式有所不同，因此不同的指標(biāo)之間是無法進(jìn)行直接的比較的。為了便于進(jìn)行指標(biāo)之間的比較，并加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速率，需要對指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理。定性指標(biāo)可以通過專家打分的方式進(jìn)行歸一處理，定量指標(biāo)則需要經(jīng)過一定的公式計(jì)算進(jìn)行歸一化處理。

8.3BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前最常用的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。它采用的是梯度下降的算法，可以對誤差進(jìn)行反向計(jì)算，從而對網(wǎng)絡(luò)的閾值進(jìn)行不斷的調(diào)整，減少計(jì)算的誤差。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性逼近能力，計(jì)算方法較為簡單，但是也有一定的缺陷，例如容易陷入局部極值，從而防止了有效的收斂，此外，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有全局能力不強(qiáng)的缺點(diǎn)，由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的是反向傳播的下降算法，所以收斂速度極慢。

9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)具有傳遞數(shù)據(jù)、分享信息的功能，當(dāng)前已經(jīng)在眾多領(lǐng)域進(jìn)行了應(yīng)用，包括商務(wù)、貿(mào)易、信息管理等。而網(wǎng)絡(luò)黑客則利用了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全漏洞，對系統(tǒng)進(jìn)行攻擊和入侵，并竊取了客戶重要的個(gè)人信息和商業(yè)信息，給用戶造成了極大的經(jīng)濟(jì)損失，并對整個(gè)社會(huì)造成惡劣影響。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)信息傳遞的過程中起到了過濾非法信息的作用。在網(wǎng)絡(luò)世界中，信息的傳遞是雙向的，而在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式下，信息的輸入和輸出都要經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過濾作用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三個(gè)組成部分，輸入層、輸出層、隱含層都對信息有過濾的作用，經(jīng)過三層的過濾作用，信息的安全性有了更好的保障。在這三層中，隱含層起到了關(guān)鍵性的作用。輸入的信息都要先經(jīng)過隱含層，在經(jīng)過隱含層的處理后，再通過輸出層傳出。在信息傳輸?shù)倪^程中，若發(fā)現(xiàn)信息存在異常，可以輸送回上一層進(jìn)行信息的重新核對，信息重新進(jìn)行上述的處理過程，直到確認(rèn)信息無誤后才會(huì)輸出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的應(yīng)用極大地提高了網(wǎng)絡(luò)的安全性，從而為人們提供了一個(gè)良好的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)有上述的這些優(yōu)點(diǎn)，但也存在一定的缺陷。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的靈活性和適應(yīng)性較強(qiáng)，但對缺失信息的反應(yīng)不如傳統(tǒng)算法靈敏。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一個(gè)節(jié)點(diǎn)只能反映一個(gè)網(wǎng)絡(luò)問題，一旦一個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生問題后，整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都會(huì)作出相應(yīng)的反應(yīng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的延展性，可以容納多種類型的樣本數(shù)據(jù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還具有較好的學(xué)習(xí)適應(yīng)能力，可以歸納總結(jié)運(yùn)行過程中的運(yùn)算規(guī)律，自動(dòng)調(diào)節(jié)信息輸入輸出的形式，從而減少數(shù)據(jù)的誤差。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能在有線網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行應(yīng)用，因此可以進(jìn)行大范圍的推廣。大量的節(jié)點(diǎn)共同組成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相鄰的節(jié)點(diǎn)之間都是相互連接的，從而確保了信息傳遞的效率。神經(jīng)系統(tǒng)能夠自動(dòng)的調(diào)節(jié)節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)，具有一定的智能化操作功能，還可以對問題進(jìn)行簡單的分析。神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，在處理信息的過程中可以產(chǎn)生多種不同的組合類型，并從這些組合中優(yōu)選出最佳的組合方式。但這種結(jié)構(gòu)也會(huì)導(dǎo)致在信息處理的過程中一些細(xì)小的問題容易被忽視，在一定程度上影響信息處理的精度。一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理方法速率會(huì)十分的緩慢。在輸入信息不斷增加的過程中，計(jì)算機(jī)內(nèi)部的存儲壓力會(huì)顯著上升，進(jìn)一步影響信息的處理速度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人工智能的功能還是存在一定的差距的，在性能和結(jié)構(gòu)上還有進(jìn)一步完善的空間。

10結(jié)束語

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將生物學(xué)與數(shù)學(xué)進(jìn)行結(jié)合的典范，將兩個(gè)學(xué)科的優(yōu)勢充分的利用起來。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中能夠起到良好的效果，可以在未來進(jìn)行進(jìn)一步的推廣應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]李忠武,陳麗清.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究[J].現(xiàn)代電子技術(shù),2014(9):11-13.

[2]鄭剛.計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2014(7):33-36.

第7篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；農(nóng)用地定級；評價(jià)

0 引言

農(nóng)用地定級作為農(nóng)用地分等與估價(jià)的中間環(huán)節(jié)，是在分等對農(nóng)用地質(zhì)量區(qū)域性差異評價(jià)的基礎(chǔ)上，考慮影響土地質(zhì)量的自然因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，根據(jù)土地管理，尤其是耕地保護(hù)管理的需要，在一定行政區(qū)內(nèi)進(jìn)行的農(nóng)用地質(zhì)量綜合評定[1]。根據(jù)《農(nóng)用地定級規(guī)程》（TD/T1005-2003），農(nóng)用地定級推薦采用因素法、修正法或樣地法，在加權(quán)求和模型、幾何平均模型或復(fù)合模型求取土地評價(jià)單元總分值的基礎(chǔ)上，通過等間距法、數(shù)軸法或總分頻率曲線法進(jìn)行土地級別的劃分。

傳統(tǒng)的定級方法容易受人為主觀因素影響，導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果的不準(zhǔn)確性，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)方法具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性的特點(diǎn)，正好可以解決此問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artifical Neural Network，ANN）的評價(jià)與優(yōu)化功能在近幾年的地學(xué)研究中得到充分體現(xiàn)[2]，其中BP（Back Propagatin）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前應(yīng)用最廣泛的一類，該網(wǎng)絡(luò)在具有人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各特點(diǎn)的同時(shí)，還具有構(gòu)建簡單、訓(xùn)練算法豐富、映射能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。本文嘗試運(yùn)用 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行農(nóng)用地定級，利用這種非線性定量分析的方法不僅可以減少人為確定權(quán)重的主觀性和模糊性，同時(shí)還可以精簡評價(jià)過程。

1 研究區(qū)概況

嘉魚縣位于湖北東南部，長江中游南岸。地跨東經(jīng)113°39′-114°22′，北緯29°48′-30°19′，縣境地形狹長，全境長85km，寬5.7-17.9km。地屬長江沖積平原，地面高程都在18-26m之間。屬亞熱帶濕潤型季風(fēng)氣候，具有四季分明、氣候溫和、濕度較大、日照充足、雨熱同季、無霜期長等特點(diǎn)。境內(nèi)平原與丘崗氣候亦無明顯區(qū)別。

嘉魚縣國土面積為101842.36hm2。其構(gòu)成是：農(nóng)用地面積74，885hm2，占總面積73.53%，其中耕地面積為32，944.26hm2，占總面積32.35%；建設(shè)用地面積10，462.7hm2，占總面積的10.27%，其中居民點(diǎn)及工礦用地5，254.72hm2，占總面積5.16%，未利用地16，494.66hm2，占總面積16.20%。

2 研究方法與模型

2.1 BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP（Back Propagatin）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前世界上研究最深入、應(yīng)用最廣泛的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該網(wǎng)絡(luò)一般由輸入層、隱含層（或稱中間層）和輸出層三層構(gòu)成；層內(nèi)的單元不發(fā)生聯(lián)系，層間的單元間通過輸入數(shù)據(jù)及其對應(yīng)的權(quán)重值相互連接。信息由輸入層進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)后，傳到隱含層單元，經(jīng)過響應(yīng)傳遞函數(shù)（一般取Sigmoid 函數(shù)），再傳到輸出層并計(jì)算輸出值。之后網(wǎng)絡(luò)將應(yīng)有的輸出與實(shí)際輸出進(jìn)行比較，通過反向傳播誤差，修正與基本單元相連接的各輸入量的權(quán)重，并重新計(jì)算輸出、進(jìn)行比較。通過信息傳遞、輸出、比較、反饋的連續(xù)反復(fù)訓(xùn)練，使模擬誤差逐步降低直至低于規(guī)定要求[4]。

2.2 建立定級模型

根據(jù)對BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析，農(nóng)用地定級評價(jià)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示：

由模型結(jié)構(gòu)圖可以看出，模型由三層神經(jīng)元組成：輸入層、隱含層和輸出層。其中輸入層神經(jīng)元是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的農(nóng)用地定級評價(jià)基礎(chǔ)指標(biāo)；輸出層神經(jīng)元是農(nóng)用地定級評價(jià)的結(jié)果，即農(nóng)用地定級級別；而隱含層的神經(jīng)元數(shù)目的多少則是對整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能否正常工作具有重要意義，所以科學(xué)地、自動(dòng)地確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目是極其重要的。

2.2.1 確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)

從原理上說, 一個(gè)在輸入層上具有m個(gè)神經(jīng)元，隱含層具有（2m+1）個(gè)神經(jīng)元，輸出層具有n個(gè)神經(jīng)元的三層網(wǎng)絡(luò)，可以精確地實(shí)現(xiàn)任意給定的連續(xù)的映射。因此，每當(dāng)創(chuàng)建一個(gè)新的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時(shí)，可以從這（2m+1）個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)入手進(jìn)行篩選，根據(jù)前人經(jīng)驗(yàn)[6~9]可以依據(jù)以下公式進(jìn)行設(shè)計(jì)：

（1）

（2）

式中：m為隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)；n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)；w為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)；R（10）為1~10之間的常數(shù)。

2.2.2 模型建立步驟

根據(jù)圖1所示BP網(wǎng)絡(luò)，可按以下步驟建立模型：

（1）確定影響因素因子并進(jìn)行數(shù)據(jù)量化處理，作為網(wǎng)絡(luò)輸入。收集研究區(qū)內(nèi)樣點(diǎn)資料，并進(jìn)行必要的分析與檢驗(yàn)，剔除不合格的樣點(diǎn)數(shù)據(jù)，確保樣本數(shù)據(jù)可靠。

（2）確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即根據(jù)評估對象特性確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)及各層的節(jié)點(diǎn)數(shù)。

（3）初始化網(wǎng)絡(luò)及學(xué)習(xí)參數(shù)，即將隱含層和輸出層各節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)值、神經(jīng)元閾值賦予某一區(qū)間的一個(gè)隨機(jī)數(shù)。

（4）提供訓(xùn)練樣本。即從樣本數(shù)據(jù)中，選取一部分樣本，作為網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)樣本。

（5）訓(xùn)練樣本經(jīng)過隱含層、依權(quán)值和激活函數(shù)的作用在輸出節(jié)點(diǎn)算得網(wǎng)絡(luò)輸出值，并計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出與樣點(diǎn)期望輸出間的均方差，如果均方差大于給定限差，則執(zhí)行下一步（6）；如小于，則返回本步，進(jìn)行下一個(gè)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練，直到訓(xùn)練樣本集合中的每個(gè)樣本滿足輸出要求為止，即BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)完畢。

（6）從輸出層反向計(jì)算到第一隱含層，首先計(jì)算同一層節(jié)點(diǎn)的的誤差δ，然后按梯度法修正權(quán)值，再用修正后的各節(jié)點(diǎn)連接權(quán)值轉(zhuǎn)到第（5）步重新計(jì)算。

3 嘉魚縣農(nóng)用地定級評價(jià)

3.1 嘉魚縣農(nóng)用地定級指標(biāo)體系構(gòu)建

3.1.1 農(nóng)用地定級影響因素分析

影響農(nóng)用地定級的因素主要指對農(nóng)用地質(zhì)量差異有顯著影響的自然因素、區(qū)位因素和社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素[3]。

（1）自然因素：指對農(nóng)用地質(zhì)量有顯著影響的局部氣候差異、地形、土壤條件、水資源狀況等，主要包括溫度、降水量、蒸發(fā)量、地形部位、坡度坡向、土壤質(zhì)地、土壤pH值、土壤污染狀況、地下水埋深、水源水質(zhì)等。

（2）區(qū)位因素：指土地利用狀況、耕作便利條件和基礎(chǔ)設(shè)施條件等，主要包括灌溉保證率、排水條件、田間道路、耕作距離、田塊平整度、利用集約度、人均耕地、利用現(xiàn)狀等。

（3）社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素：指對農(nóng)用地質(zhì)量有影響的區(qū)位條件和交通條件，主要包括中心城市影響度、農(nóng)貿(mào)市場影響度、道路通達(dá)度等。

不同地區(qū)，影響農(nóng)用地質(zhì)量的因素存在差異，在具體評估過程中，選擇定級因素應(yīng)遵循以主導(dǎo)因素為主的原則，選擇那些對農(nóng)用地質(zhì)量有顯著影響的、有較大變化范圍的主要因素，盡可能舍棄那些影響弱、或與主導(dǎo)因素存在相關(guān)關(guān)系的因素。為了便于應(yīng)用數(shù)學(xué)模型對農(nóng)用地定級評價(jià)，還必須根據(jù)各因素對農(nóng)用地質(zhì)量的影響程度大小進(jìn)行量化及相應(yīng)的處理。

3.1.2 嘉魚縣農(nóng)用地定級指標(biāo)體系

根據(jù)以上分析，結(jié)合《農(nóng)用地定級規(guī)程》（TD/T 1005-2003）中提供的農(nóng)用地定級備選因素因子、統(tǒng)計(jì)資料與影響因素的相關(guān)性和資料收集的難易性、以及以往土地評估經(jīng)驗(yàn)和專家的建議，利用特爾菲法，最終確定選擇了自然因素、社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素和區(qū)位因素3個(gè)方面共10個(gè)因子指標(biāo)，建立了嘉魚縣農(nóng)用地定級評價(jià)指標(biāo)體系，如表1：

3.2 屬性數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

為了統(tǒng)一數(shù)據(jù)量綱、提高數(shù)據(jù)可比性，并滿足BP模型對數(shù)據(jù)的要求，需要對所有因子指標(biāo)進(jìn)行量化，并根據(jù)需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行極差標(biāo)準(zhǔn)化處理，從而把所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到0~1范圍內(nèi)[5]。經(jīng)極差標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)如表2：

3.3 定級評價(jià)過程BP網(wǎng)絡(luò)模擬

在嘉魚縣農(nóng)用地定級評價(jià)過程中，采集的樣本數(shù)總數(shù)為163，其中訓(xùn)練集樣本63個(gè)，占總數(shù)的38.7%，測試集樣本100個(gè)。利用MATLAB軟件將經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的10個(gè)定級因子作為樣本的輸入值，利用63個(gè)訓(xùn)練樣本進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練，并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元數(shù)的調(diào)整，最終確定隱含層神經(jīng)元數(shù)為6，即網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為10-6-1，程序代碼如下：

%p為樣本輸入數(shù)據(jù)；%t為目標(biāo)數(shù)據(jù)

net=newff（[0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1;0 1],[6 1],{'tansig' 'purelin'},'traingdx'）；

net.trainParam.goal=0.001；

net.trainParam.epochs=10000；

net=init（net）；net=train（net,p,t）；save net10 net；

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練成功，并保存網(wǎng)絡(luò)。將測試樣本輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，輸出定級結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果是定級評估的量化值，而不僅是級別，級別內(nèi)部差別也可得到體現(xiàn)。如表3：

3.4 試驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出的評價(jià)值，可將嘉魚縣農(nóng)用地分為5級。一、二級地分別占總面積的16%和15%，分布在全縣的東南部地勢較平緩的平原地區(qū)；三級和四級地分別占總面積的31%、35%，主要分布在全縣的西北崗地區(qū)；五級地占總面積的3%，主要為自然條件和灌溉條件差、利用率低的地區(qū)。評價(jià)結(jié)果與嘉魚縣實(shí)際情況基本相符，該結(jié)果反映出嘉魚縣農(nóng)用地低等級別地較多，占農(nóng)用地總面積的六成以上。也間接反映出近年來，耕地質(zhì)量下降的問題。

4 結(jié)論

盡管BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有其自身的弱點(diǎn)，還有待進(jìn)一步的完善。但由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自身適應(yīng)能力，排除了很多人為的干擾因素，從而能對農(nóng)用地定級給出一個(gè)客觀的評價(jià)。并且，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還可以精簡評價(jià)過程，為評價(jià)工作減少不必要的冗余。通過BP網(wǎng)絡(luò)在嘉魚縣農(nóng)用地定級評價(jià)中的應(yīng)用，與嘉魚縣實(shí)際情況是基本相符合的，證明了該方法還是具有很強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的。

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第8篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

關(guān)鍵字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP模型，預(yù)測

1引言

在系統(tǒng)建模、辨識和預(yù)測中，對于線性系統(tǒng)，在頻域，傳遞函數(shù)矩陣可以很好地表達(dá)系統(tǒng)的黑箱式輸入輸出模型；在時(shí)域，Box-Jenkins方法、回歸分析方法、ARMA模型等，通過各種參數(shù)估計(jì)方法也可以給出描述。對于非線性時(shí)間序列預(yù)測系統(tǒng)，雙線性模型、門限自回歸模型、ARCH模型都需要在對數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律知道不多的情況下對序列間關(guān)系進(jìn)行假定?？梢哉f傳統(tǒng)的非線性系統(tǒng)預(yù)測，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用方面，都存在極大的困難。相比之下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在不了解輸入或輸出變量間關(guān)系的前提下完成非線性建模[4，6]。神經(jīng)元、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都有非線性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，與各種預(yù)測方法有機(jī)結(jié)合具有很好的發(fā)展前景，也給預(yù)測系統(tǒng)帶來了新的方向與突破。建模算法和預(yù)測系統(tǒng)的穩(wěn)定性、動(dòng)態(tài)性等研究成為當(dāng)今熱點(diǎn)問題。目前在系統(tǒng)建模與預(yù)測中，應(yīng)用最多的是靜態(tài)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這主要是因?yàn)檫@種網(wǎng)絡(luò)具有通過學(xué)習(xí)逼近任意非線性映射的能力。利用靜態(tài)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立系統(tǒng)的輸入/輸出模型，本質(zhì)上就是基于網(wǎng)絡(luò)逼近能力，通過學(xué)習(xí)獲知系統(tǒng)差分方程中的非線性函數(shù)。但在實(shí)際應(yīng)用中，需要建模和預(yù)測的多為非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，利用靜態(tài)的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須事先給定模型的階次，即預(yù)先確定系統(tǒng)的模型，這一點(diǎn)非常難做到。近來，有關(guān)基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)的建模和預(yù)測的研究，代表了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模和預(yù)測新的發(fā)展方向。

2BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

BP網(wǎng)絡(luò)是采用Widrow-Hoff學(xué)習(xí)算法和非線性可微轉(zhuǎn)移函數(shù)的多層網(wǎng)絡(luò)。典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。現(xiàn)在有許多基本的優(yōu)化算法，例如變尺度算法和牛頓算法。如圖1所示，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括以下單元：①處理單元(神經(jīng)元)（圖中用圓圈表示），即神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分。輸入層的處理單元只是將輸入值轉(zhuǎn)入相鄰的聯(lián)接權(quán)重，隱層和輸出層的處理單元將它們的輸入值求和并根據(jù)轉(zhuǎn)移函數(shù)計(jì)算輸出值。②聯(lián)接權(quán)重(圖中如V,W)。它將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的處理單元聯(lián)系起來，其值隨各處理單元的聯(lián)接程度而變化。③層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一般具有輸入層x、隱層y和輸出層o。④閾值。其值可為恒值或可變值，它可使網(wǎng)絡(luò)能更自由地獲取所要描述的函數(shù)關(guān)系。⑤轉(zhuǎn)移函數(shù)F。它是將輸入的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為輸出的處理單元，通常為非線性函數(shù)。

2.1基本算法

BP算法主要包含4步，分為向前傳播和向后傳播兩個(gè)階段：

1）向前傳播階段

（1）從樣本集中取一個(gè)樣本（Xp，Yp），將Xp輸入網(wǎng)絡(luò)；

（2）計(jì)算相應(yīng)的實(shí)際輸出Op

在此階段，信息從輸入層經(jīng)過逐級的變換，傳送到輸出層。這個(gè)過程也是網(wǎng)絡(luò)在完成訓(xùn)練后正常運(yùn)行時(shí)的執(zhí)行過程。

2）向后傳播階段

（1）計(jì)算實(shí)際輸出Op與相應(yīng)的理想輸出Yp的差；

（2）按極小化誤差的方式調(diào)整權(quán)矩陣。

這兩個(gè)階段的工作受到精度要求的控制，在這里取作為網(wǎng)絡(luò)關(guān)于第p個(gè)樣本的誤差測度，而將網(wǎng)絡(luò)關(guān)于整個(gè)樣本集的誤差測度定義為。圖2是基本BP算法的流程圖。

2.2動(dòng)態(tài)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測算法

在經(jīng)典的BP算法以及其他的訓(xùn)練算法中都有很多變量，這些訓(xùn)練算法可以確定一個(gè)ANN結(jié)構(gòu)，它們只訓(xùn)練固定結(jié)構(gòu)的ANN權(quán)值（包括聯(lián)接權(quán)值和結(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)換函數(shù)）。在自動(dòng)設(shè)計(jì)ANN結(jié)構(gòu)方面，也已有較多的嘗試，比如構(gòu)造性算法和剪枝算法。前一種是先隨機(jī)化網(wǎng)絡(luò)，然后在訓(xùn)練過程中有必要地增加新的層和結(jié)點(diǎn)；而剪枝法則正好相反。文獻(xiàn)[2]中提出了演化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理念，并把EP算法與BP進(jìn)行了組合演化；也有很多學(xué)者把遺傳算法和BP進(jìn)行結(jié)合，但這些算法都以時(shí)間復(fù)雜度以及空間復(fù)雜度的增加為代價(jià)。根據(jù)Kolmogorov定理,對于任意給定的L2型連續(xù)函數(shù)f:[0,1]nRm,f可以精確地用一個(gè)三層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)，因而可以只考慮演化網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和結(jié)點(diǎn)數(shù)而不影響演化結(jié)果。基于此，在BP原有算法的基礎(chǔ)上，增加結(jié)點(diǎn)數(shù)演化因子，然后記錄每層因子各異時(shí)演化出的結(jié)構(gòu)，最后選取最優(yōu)的因子及其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這樣就可以避免由于增加或剪枝得到的局部最優(yōu)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)得知，不同的預(yù)測精度也影響網(wǎng)絡(luò)層神經(jīng)元的結(jié)點(diǎn)數(shù)，所以可根據(jù)要求動(dòng)態(tài)地建立預(yù)測系統(tǒng)。具體步驟如下：

（1）將輸入向量和目標(biāo)向量進(jìn)行歸一化處理。

（2）讀取輸入向量、目標(biāo)向量，記錄輸入維數(shù)m、輸出層結(jié)點(diǎn)數(shù)n。

（3）當(dāng)訓(xùn)練集確定之后，輸入層結(jié)點(diǎn)數(shù)和輸出層結(jié)點(diǎn)數(shù)隨之而確定，首先遇到的一個(gè)十分重要而又困難的問題是如何優(yōu)化隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)和隱層數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明，如果隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)過少，網(wǎng)絡(luò)不能具有必要的學(xué)習(xí)能力和信息處理能力。反之，若過多，不僅會(huì)大大增加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性（這一點(diǎn)對硬件實(shí)現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)尤其重要），網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中更易陷入局部極小點(diǎn)，而且會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度變得很慢。隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)的選擇問題一直受到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究工作者的高度重視。Gorman指出隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)s與模式數(shù)N的關(guān)系是：s＝log2N；Kolmogorov定理表明，隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)s＝2n＋1（n為輸入層結(jié)點(diǎn)數(shù)）；而根據(jù)文獻(xiàn)[7]：s＝sqrt（0.43mn＋0.12nn＋2.54m＋0.77n＋0.35）＋0.51[7]。

（4）設(shè)置結(jié)點(diǎn)數(shù)演化因子a。為了快速建立網(wǎng)絡(luò)，可以對其向量初始化，并從小到大排序[4，7]。

（5）建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隱含層傳遞函數(shù)用tansig，輸出層用logsig，訓(xùn)練函數(shù)采用動(dòng)態(tài)自適應(yīng)BP算法，并制訂停止準(zhǔn)則：目標(biāo)誤差精度以及訓(xùn)練代數(shù)。

（6）初始化網(wǎng)絡(luò)。

（7）訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)直到滿足停止判斷準(zhǔn)則。

（8）用測試向量對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測，并記錄誤差和逼近曲線，評估其網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性。其適應(yīng)度函數(shù)采取規(guī)則化均方誤差函數(shù)。

（9）轉(zhuǎn)到（5），選取下一個(gè)演化因子，動(dòng)態(tài)增加隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)，直到最后得到最佳預(yù)測網(wǎng)絡(luò)。

3基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測原理[4]

3.1正向建模

正向建模是指訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)系統(tǒng)正向動(dòng)態(tài)的過程，這一過程建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型稱為正向模型，其結(jié)構(gòu)如圖3所示。其中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與待辨識的系統(tǒng)并聯(lián)，兩者的輸出誤差用做網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練信號。顯然，這是一個(gè)典型的有導(dǎo)師學(xué)習(xí)問題，實(shí)際系統(tǒng)作為教師，向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供算法所需要的期望輸出。當(dāng)系統(tǒng)是被控對象或傳統(tǒng)控制器時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多采用多層前向網(wǎng)絡(luò)的形式，可直接選用BP網(wǎng)絡(luò)或它的各種變形。而當(dāng)系統(tǒng)為性能評價(jià)器時(shí)，則可選擇再勵(lì)學(xué)習(xí)算法，這時(shí)網(wǎng)絡(luò)既可以采用具有全局逼近能力的網(wǎng)絡(luò)（如多層感知器），也可選用具有局部逼近能力的網(wǎng)絡(luò)（如小腦模型控制器等）。3.2逆向建模

建立動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的逆模型，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中起著關(guān)鍵作用，并且得到了廣泛的應(yīng)用。其中，比較簡單的是直接逆建模法，也稱為廣義逆學(xué)習(xí)。其結(jié)構(gòu)如圖4所示，擬預(yù)報(bào)的系統(tǒng)輸出作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，網(wǎng)絡(luò)輸出與系統(tǒng)輸入比較，相應(yīng)的輸入誤差用于訓(xùn)練，因而網(wǎng)絡(luò)將通過學(xué)習(xí)建立系統(tǒng)的逆模型。但是，如果所辨識的非線性系統(tǒng)是不可逆的，利用上述方法將得到一個(gè)不正確的逆模型。因此，在建立系統(tǒng)時(shí)，可逆性應(yīng)該先有所保證。

4應(yīng)用實(shí)例分析

以我國西南某地震常發(fā)地區(qū)的地震資料作為樣本來源，實(shí)現(xiàn)基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地震預(yù)報(bào)。根據(jù)資料，提取出7個(gè)預(yù)報(bào)因子和實(shí)際發(fā)生的震級M作為輸入和目標(biāo)向量。預(yù)報(bào)因子為半年內(nèi)M>=3的地震累計(jì)頻度、半年內(nèi)能量釋放積累值、b值、異常地震群個(gè)數(shù)、地震條帶個(gè)數(shù)、是否處于活動(dòng)期內(nèi)以及相關(guān)地震區(qū)地震級。在訓(xùn)練前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。由于輸入樣本為7維的輸入向量，一般情況下輸入層設(shè)7個(gè)神經(jīng)元。根據(jù)實(shí)際情況，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1。隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為S型正切函數(shù)，輸出層也可以動(dòng)態(tài)選擇傳遞函數(shù)。實(shí)例數(shù)據(jù)來自文獻(xiàn)[4]，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集、測試集和確定集。表1中的7×7數(shù)組表示歸一化后的訓(xùn)練向量，第一個(gè)7表示預(yù)報(bào)因子數(shù)，第二個(gè)7表示樣本數(shù)。

表1歸一化后的訓(xùn)練向量

在不同神經(jīng)元數(shù)情況下，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和仿真，得到如圖5所示的一組預(yù)測誤差曲線。其中，曲線A表示隱層結(jié)點(diǎn)數(shù)為6時(shí)的預(yù)測誤差曲線，曲線B表示隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為3時(shí)的預(yù)測誤差曲線，曲線C表示隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為5時(shí)的預(yù)測誤差曲線，曲線D表示隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為4時(shí)的預(yù)測誤差曲線。將五種情況下的誤差進(jìn)行對比，曲線C表示的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測性能最好，其隱含層神經(jīng)元數(shù)為5，圖中曲線E表示的是隱含層結(jié)點(diǎn)數(shù)為15時(shí)的預(yù)測誤差曲線（文獻(xiàn)[4]中的最好結(jié)果）。同時(shí)也證明，在設(shè)計(jì)BP網(wǎng)絡(luò)時(shí)，不能無限制地增加層神經(jīng)元的個(gè)數(shù)。若過多，不僅會(huì)大大增加網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中更易陷入局部極小點(diǎn)，而且會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)速度、預(yù)測速度變得很慢。

5結(jié)論

本文針對基本的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了可動(dòng)態(tài)改變神經(jīng)元數(shù)（與精度相關(guān)）的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法，可以根據(jù)實(shí)際情況建立預(yù)測系統(tǒng)。用此種方法可以建立最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不會(huì)有多余的神經(jīng)元，也不會(huì)讓網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中過早陷于局部極小點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

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[3]潘正君，康立山，陳毓屏.演化計(jì)算[M].北京:清華大學(xué)出版社，1998

[4]飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論與實(shí)現(xiàn).北京:電子工業(yè)出版社，2005

[5]蔡曉芬，方建斌.演化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法.江漢大學(xué)學(xué)報(bào)，第33卷第3期，2005.9

第9篇：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層的作用范文

 

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展和技術(shù)的廣泛應(yīng)用給人們的生產(chǎn)生活提供了便利，但同時(shí)，也帶來了一些不容忽視的安全隱患。近年來，影響計(jì)算機(jī)安全的因素很多，例如犯罪團(tuán)伙利用網(wǎng)絡(luò)等高科技進(jìn)行犯罪的案例屢見不鮮。對此進(jìn)行嚴(yán)格防范，更好地促進(jìn)計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全進(jìn)行評價(jià)，建立安全、有效的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)評價(jià)系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系可以對整個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估和分析，完善評價(jià)體系，使系統(tǒng)更準(zhǔn)確、可靠，其中使用率最高的則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

 

1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述

 

1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡介

 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又被稱為鏈接模型，它效仿了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而建立，它以人腦的信息處理方式為基礎(chǔ)，采用建立數(shù)學(xué)模型的方式研究大腦行為結(jié)構(gòu)和生物神經(jīng)元基本特征，世界上第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是由數(shù)學(xué)家和生物學(xué)家共同提出。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜多變，它是由神經(jīng)元內(nèi)部通過大量節(jié)點(diǎn)進(jìn)行相互連接形成的一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中每個(gè)神經(jīng)元都可處理信息，從而達(dá)到處理海量信息的規(guī)模。隨后，計(jì)算機(jī)學(xué)家在原有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基礎(chǔ)上增加了學(xué)習(xí)機(jī)制，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用在工程中，設(shè)計(jì)出了感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我國的計(jì)算機(jī)學(xué)家和數(shù)學(xué)家通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析，展開長期的研究工作，掌握了模型的實(shí)質(zhì)，研究表明，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型適合應(yīng)用在不同的研究領(lǐng)域。

 

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能

 

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一項(xiàng)人工智能系統(tǒng)，是通過生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理建立而來，它的應(yīng)用具有全方位的優(yōu)越性能。計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)還可實(shí)現(xiàn)預(yù)測功能，此功能為聯(lián)想模式的升級版，主要運(yùn)用于市場和企業(yè)中，例如股票等證券市場，預(yù)測功能可對股市證券和企業(yè)的未來效益進(jìn)行預(yù)測分析，基于計(jì)算機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為市場和企業(yè)的發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支持。正是有這些優(yōu)越性能，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)過程中，才能發(fā)揮出最大的價(jià)值。

 

2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全概述

 

2.1 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全的簡介

 

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全是指在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，采用先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)管理控制措施來保證計(jì)算機(jī)資料能得以安全及完整的保護(hù)。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全由邏輯安全和物理安全兩大重要部分組成：第一，計(jì)算機(jī)的邏輯安全是指其中信息數(shù)據(jù)的保密性、完整性及可用性方面的內(nèi)容;第二，物理安全包括了系統(tǒng)中的組網(wǎng)硬件和相關(guān)軟件等方面內(nèi)容，其具有可控性及可審查性等特點(diǎn)。在當(dāng)今的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，安全問題是關(guān)鍵，由于網(wǎng)絡(luò)的開放自由性導(dǎo)致信息在傳播過程中會(huì)受到硬件漏洞或者通訊協(xié)議方面的攻擊，這不僅給本地用戶帶來威脅，對國際網(wǎng)絡(luò)市場也是一種挑戰(zhàn)。

 

2.2 計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系的建立

 

計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系的建立是對網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)的一個(gè)強(qiáng)有力保障，該體系能全面、科學(xué)、客觀的體現(xiàn)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中存在的不安全因素并且給出相對應(yīng)的解決措施，所以應(yīng)該根據(jù)多種綜合因素設(shè)立評價(jià)體系中的評價(jià)指標(biāo)，從而準(zhǔn)確地反映評價(jià)信息，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)系統(tǒng)的構(gòu)建原則是：第一，可行性。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系構(gòu)建過程中，結(jié)合實(shí)際的測評條件，因地制宜，才能有效的進(jìn)行測評和操作。第二，準(zhǔn)確性。在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系的構(gòu)建過程中，應(yīng)當(dāng)對網(wǎng)絡(luò)安全的技術(shù)水平進(jìn)行真實(shí)的體現(xiàn)，及時(shí)且準(zhǔn)確的對安全信息進(jìn)行監(jiān)測分析再反饋到計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)中，使技術(shù)人員及時(shí)有效的解決產(chǎn)生的問題。第三，完備性。建立的安全評價(jià)體系，需確保所選指標(biāo)對網(wǎng)絡(luò)安全基本特征有全面的反映，進(jìn)而提高評價(jià)結(jié)果的真實(shí)可靠性。第四，簡要性。在選取評價(jià)指標(biāo)的過程中，要選取具有代表性的，保證結(jié)果準(zhǔn)確可靠從而降低工作量。第五，獨(dú)立性。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)復(fù)雜多變的系統(tǒng)，在選取各項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)時(shí)，要避免出現(xiàn)重復(fù)選擇的情況，減少指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)度，從而客觀準(zhǔn)確的將計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全運(yùn)行狀態(tài)展現(xiàn)出來。計(jì)算機(jī)安全網(wǎng)絡(luò)存在一定風(fēng)險(xiǎn)性，在安全保護(hù)上也存在難度，遵守以上原則，在實(shí)際工作應(yīng)用中，提高計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的工作質(zhì)量和效率。

 

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)系統(tǒng)

 

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，使用最為廣泛的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，它采用最速下降法進(jìn)行反向傳播，調(diào)整相關(guān)數(shù)值，將誤差降至最低。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型還通過誤差逆?zhèn)鞑ニ惴?，?xùn)練前饋多層網(wǎng)絡(luò)。其算法簡單，容易實(shí)現(xiàn)，具有非線性逼近能力。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為研究對象，對計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)進(jìn)行分析。

 

3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型設(shè)計(jì)

 

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型，由3個(gè)部分組成，分別是輸入層、隱含層和輸出層：(1)輸入層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計(jì)的過程中規(guī)定輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)指標(biāo)數(shù)量必須一致，所以對模型輸入層中神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的數(shù)量確定需由二級指標(biāo)的數(shù)量完成。例如，在安全評價(jià)體系中設(shè)計(jì)了10個(gè)二級指標(biāo)，在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型中輸入層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)量也必須是10個(gè)。(2)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在設(shè)計(jì)的過程中，采用單向隱含層，如果隱含層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)過多會(huì)延長神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)時(shí)間，如果隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的數(shù)量過少則會(huì)降低神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容錯(cuò)能力。所以隱含層中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量對網(wǎng)絡(luò)性能有較大的影響。(3)輸出層。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸出層的設(shè)計(jì)工作即反映網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)結(jié)果，依據(jù)輸入層的評價(jià)設(shè)計(jì)，將輸出層的節(jié)點(diǎn)數(shù)設(shè)為2個(gè)，則(1，1)的輸出結(jié)果表示非常安全，(1，0)的輸出結(jié)果基本安全，(0，1)的輸出結(jié)果表示不安全，(0，0)的輸出結(jié)果表示非常不安全。

 

3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型學(xué)習(xí)

 

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型中需完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)，也就表示其在模型構(gòu)建前需進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練工作，這使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有初始連接權(quán)，在完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)后，減少誤差值，保證安全評價(jià)結(jié)果和使用者期望值達(dá)成一致。

 

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型驗(yàn)證

 

為確保計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全模型的應(yīng)用效能，在完成設(shè)計(jì)與學(xué)習(xí)工作后，對其進(jìn)行驗(yàn)證，首先選取樣本數(shù)據(jù)，再將樣本數(shù)據(jù)輸入到模型中，通過模型內(nèi)部檢驗(yàn)分析，完成評價(jià)功能的應(yīng)用，如果輸出的安全評價(jià)結(jié)果與期望值達(dá)成一致，則說明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)模型具有準(zhǔn)確性，可以使用。

 

4 結(jié)語

 

隨著社會(huì)的發(fā)展，科學(xué)的進(jìn)步，越來越多的先進(jìn)信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得以應(yīng)用，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，其中存在一定的風(fēng)險(xiǎn)性，計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的安全問題是目前亟待解決的關(guān)鍵問題。在當(dāng)前社會(huì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)廣泛應(yīng)用于各大領(lǐng)域，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全相結(jié)合，遵守可行性、準(zhǔn)確性、完備性、簡要性、獨(dú)立性原則，構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系。有利于對計(jì)算機(jī)安全管理奠定基礎(chǔ)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)體系能使評價(jià)結(jié)果更具真實(shí)性和可靠性，但目前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)并不十分成熟，根據(jù)其應(yīng)用特點(diǎn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與其他技術(shù)相融合的發(fā)展問題，仍值得廣大學(xué)者深入研究。通過本文的分析與研究，認(rèn)識到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展及特點(diǎn)，針對其功能的優(yōu)越性，加大對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重視，提高安全評價(jià)體系對環(huán)境的適應(yīng)力，提升體系的容錯(cuò)性，實(shí)現(xiàn)在線應(yīng)用模式，促進(jìn)其在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全中的進(jìn)一步完善和發(fā)展，為計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)提供保障，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)安全評價(jià)中發(fā)揮更大的作用。