BP神经网络简单应用实例,bp神经网络的应用案例
BP神经网络在土木工程中有哪些应用? 10
【热心相助】您好！BP神经网络在土木工程中的应用很多。
- BP神经网络在岩土工程中得到广泛应用
- BP神经网络可用于桥梁施工控制系统的优化设计
- 该算法可应用于混凝土强度预测模型的建立
- BP神经网络在工程项目管理中发挥着重要作用
- 该方法已被成功应用于分岔隧道位移反分析研究
- 神经网络智能算法可应用于土木工程结构健康监测系统的设计
- BP人工神经网络可用于深层搅拌桩复合地基承载力计算模型的开发
- 该技术可为房地产投资风险分析提供科学依据
- BP人工神经网络已被成功应用于青藏铁路地壳稳定性评价研究
- 基于神经网络的结构损伤识别技术已在土木工程领域取得显著成效。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
BP神经网络在地面沉降预测中的应用
地面沉降是多种自然和人为因素共同作用的结果**写作猫** 。
不同要素在时间与空间维度上的作用过程，在经历持续发展变化的同时也会呈现多样性和动态性特征；这种状态下的各因素间的影响并非孤立存在而是具有整体性和协同性特征；这种相互制约形成了彼此的影响网络从而导致地面沉降现象呈现出高度复杂性
因此，在现有资料和信息基础上, 预测模型应能精确地反映出研究区的自然背景条件.地下水开采行为以及地面沉降过程之间的复杂联系, 并且能够识别并适应不同影响因素在其发展过程中产生的变化
BP神经网络可被视为一个非线性系统，并具有逼近复杂系统行为的能力；它也能用来模拟极其复杂的函数行为；这种技术提供了一种有效的方法来解释和模拟地面沉降等高度复杂的现象。
8.4.1.1 确定训练样本 根据第4章的研究结果，在分析影响区域地表沉降的因素时发现, 过度开发深层地下水成为导致研究区自1986年以来地表沉降的主要诱因, 该区域各含水层组在监测点附近的深水位变化与其地表沉降表现出良好的关联性
位于本区第四系浅层的地下水系统（属于第Ⅰ含水层组），仅在河漫滩地段除外，在其余地区均为TDS含量普遍超过2g/L的咸水；因其高盐度使其工农业生产受限，在静默水位通常维持自然水平的状态下，在本次模型研究中不予考虑
由于各区域的地面沉降监测点每年都会进行地面高程测量，并且为了确保地下水开采与地面沉降数据的一致性，以便使神经网络模型能够准确识别地下水开采活动与其引发的地表沉降之间的关系，所有收集到的数据统一转换为年度平均值形式。
本章以控沉点深层地下水系统的年平均水位及区域总开采量作为模型的基础数据，并考虑地表沉降变形往往与地下水资源的时间滞后效应有关。同时将上一时期的总开采量及平均水位指标纳入模型分析，并因此该模型总共包含四个关键参数
基于统计获取该区每个地面沉降监测点的年数据作为模型输出变量，并合理设置BP网络的隐含层数和隐层神经元数量实现趋势分析。
本次在地面沉降监测点处未设置常规观测孔进行水位监测，在缺乏常规观测孔资料的情况下直接依据历史实测等高程基准线数据进行推算将会导致较大的计算误差进而影响预测结果的质量
基于已建立完善的Modflow数值模拟平台：采用ProcessingModflow软件中的‘水井’功能模块，在控制沉降点位置处布置虚拟观测孔。通过模拟计算得出不同阶段的孔隙水压力值序列，并将其作为地面沉降预测神经网络模型的数据输入层。从而规避了传统方法仅以各含水层组均值作为输入所带来的精度问题[55]。
基于已建立完善的Modflow数值模拟平台：采用ProcessingModflow软件中的'水井'功能模块，在控制沉降点位置处布置虚拟观测孔。通过模拟计算得出不同阶段的孔隙水压力值序列，并将其作为地面沉降预测神经网络模型的数据输入层。从而规避了传统方法仅以各含水层组均值作为输入所带来的精度问题[55]。
由于深层地下水系统中各含水层组之间有着紧密的水力联系，在本次监测工作中，在每个地面沉降监测点仅布置了一个测孔用于观测地下水位变化情况，并以此来模拟该区域地下水系统的实际变化情况。
水井滤水管的起点位置与该点潜水层的位置相对应，在模型中滤水管长度等于潜水层厚度。如同图8.31所示，在模型中设置了观测孔。
可见研究区内的六个下沉点均匀分布于不同下沉区，并具有一定的代表性。基于对这6个测站的地表变形情况进行预测分析，则可较为全面地反映出不同区域的地表变形趋势。数值模型模拟结果表明各测站平均年变形值详细信息可见于图8.32中
图8.31展示了控沉点虚拟水井在Modflow数值模型中的分布情况；图8.32则显示了各沉降点处虚拟水井的年均水位动态变化趋势。
在样本数据预处理部分中，在BP网络的输入层物理量及数值相差甚远（不属于一个数量级）的情况下，在训练之前须对各输入物理量进行预处理以加快网络收敛速度。
主要的数据预处理方法包括归一化处理、重标定技术、转换方法以及比例因子调整等。
在本章中采用最为常用的这种比例缩放方法，在[56]所述之研究中进行环境条件下的水资源保护与可持续利用探讨之中。其中,X代表原始数据样本;Xmax、Xmin分别代表原始数据样本的最大观测值与最小观测值;T表示经缩放后的数值（亦即目标数值）,而Tmax、Tmin则分别代表目标数值集合中的最大值与最小值。
考虑到Sigmoid函数在值域[0, 0.1]和[0.9, 1.0]之间的特性表现出较为平缓的起伏，在数据预处理方面采取适当的措施以将各输入物理量调整到[0.1, 0.9]区间内。
在环境条件下的水资源保护与可持续利用研究中采用式(8.7)对每个样本输入层的四个物理量实施标准化处理，并将经过处理的数据结果展示于表8.14。
表8.14 BP神经网络模型数据归一化表续表8.4.1.3 网络结构的确定 BP神经网络的构建过程重点在于完成网络结构的设计工作，在确保隐层中拥有充足的神经元数量的前提下，采用多层前向架构可以实现对绝大多数函数的近似表示能力
从理论上讲，在深度学习模型中，网络结构（各隐层的节点数）以及相关的参数（权重参数包括权值和偏置）共同决定了该神经网络能够实现的最大函数复杂度上限。与之相比，在架构相对简单的网络中通常只能映射较为简单或基础的函数类型；而当神经网络拥有过多的参数时，则可能会导致模型过拟合现象的发生。
本章将输入样本的个数定为4个，输出样本为1个。
然而，在确定隐含层数及每层神经元数目时，并未形成系统的计算方法以明确所需网络架构参数的具体数量。在实际应用中多采用试错法来确定结构参数，并依据实验结果进行逐步优化调整[56,57]。
本次研究致力于提升模型在预测地表沉降方面的精度与规律性表现，在所收集观测数据具备时间连续性的基础之上，在1988至2002年间共计15组地面沉降历史观测数据的基础上，并结合对应年度及上一年度的采场规模与地下水资源位信息构建训练集，并采用2003与2004年间实测的地表沉降数值对模型预测效能进行验证，并通过实验探索不同网络架构的可能性，在其余相关参数设置上则采取稳妥策略以换取模型稳定性的保障。
基于2003年与2004年两年的平均相对误差均不超过20%这一筛选标准，在综合考虑后决定采用三层BP神经网络模型，并将其隐层神经元数量设定为3个。该网络架构的具体配置可见于图8.33中，请参考表8.15获取相关参数信息。
列表示为表格形式（Table）中的BP神经网络模型参数列表（Table 8-15）展示了该模型的基本架构（Structure）。图形化展示（Graph）了神经网络的整体架构（Architecture）。基于图形化的神经网络架构（Graph-based Neural Network Architecture）对数据进行系统的训练（Training）。各个关键节点处的具体运行流程及其拟合效果可以通过附图（附录中的相关图表）详细观察。
如图8.35所示, 训练后的BP网络具有良好的逼近能力。进一步验证了该模型具有良好的泛化能力, 模拟结果表现出较高的可靠性。
基于该模型对研究资料中提到的6个具体沉降点在2003年与2004年的沉降量进行了预测（见表8.16），研究表明这两个年份之间预测值与实际观测值具有较高的拟合度，并且计算得出两者的平均相对误差均低于20%。由此可知其应用潜力及其在地面沉降趋势预测方面的有效性
表 8-16 各监测点年均沉降量模拟误差统计表 图 8-34 各监测点训练过程示意图 图 8-4-1-5 对模型物理意义展开探讨 尽管目前 BP 神经网络仍属于一种‘黑箱’技术
但从结构上分析，本章认为地面沉降与ANN是同构的。
在各个控制点上，在各含水层组水位的变化情况都会产生相应的地层应力反应，并进而影响整个区域的地表标高水平；这一现象可用BP神经网络结构进行类比分析。
其中，在模拟地面沉降的过程中，默认地层系统被划分为三层含水层组（即隐含层），各组对地面沉降的影响程度（即人工神经元阈值）则直接决定了该因素在整个系统中的权重设置。就而言之，则本次建立的BP神经网络模型已将地壳运动机理简化为一种更为直观的形式（见表8.17）。
图8.35各监测点年沉降量神经网络模型拟合图表信息8.17BP神经网络构件物理意义展示表
BP人工神经网络方法
（一）方法原理人工神经网络系统由成千上万种类似于人脑神经元的简单处理单元通过广泛的连接关系相互连接构成。研究表明，在信息处理能力上, 基于神经网络的方法较传统模式识别技术更具优势
人工神经元可被视为神经网络的基本处理单元，在此模型中各层的人工神经元通过加权求和并激活来进行信息传递与处理。其接收的信息包括x₁, x₂,…, xₙ等输入信号项，并通过加权矩阵W进行相互作用连接。其中权重值或连接强度值ωij反映了第i个神经元与第j个神经元之间的关联程度
神经元通过计算输入信息X＝（x₁, x₂, …, xₙ）与权重W＝｛ω_ij｝的内积作为输入信号；然后将此信号与其设定阈值进行对比；最后通过某种神经元激活函数f的作用得到输出Oi
常见的激活函数为Sigmoid型。
人工神经元的输入与输出的关系涉及地球物理勘探学中的一系列公式：其中xi表示n维输入矢量X中的第i个分量；而ω_i代表第i个输入与其处理单元之间的关联权重；θ则是处理单元内部所设定的阈值标准；最终产生的结果则由变量y代表。
典型的用于信息处理的人工神经网络架构是BP网络模型。其结构主要由输入层、隐藏层以及输出层三个关键组成部分构成。一种典型的监督型模式识别技术被称为BP算法，在其运行过程中主要包含了学习与识别两个核心环节，在学习阶段，该算法主要包括前向信息传递与后向误差修正两个核心步骤。
正向传播启动时, 将所有连接权值赋以随机初始值。随后, 从模式集中任选一个模式输入到网络中, 网络将此输入传递给隐含层进行处理, 并在输出层计算该模式的输出响应。值得注意的是, 每一层的神经元活动仅取决于前一层的神经元活动
目前阶段的输出结果通常与预期目标之间存在明显的偏差。为此，在系统运行过程中需利用误差反向传播机制来计算各层次神经元权重的变化情况。具体而言，在这一过程中系统会持续进行下去，在经过对整个模式集合中所有个体模式的计算后结束。最终将导致这一轮训练结果的变化量Δωij出现。
经过对网络中各神经元权重的调整后,随后通过正向传播流程计算出输出结果.由此产生的误差将触发新的权重调整过程.正向传导和反向传导的过程不断交替进行直至系统达到稳定状态,在此状态下最终确定了系统的稳定权重配置和激活阈值参数.
（二）BP神经网络计算步骤如下：
（1）设定初始连接权值和阈值为一个较小的随机数值。
（2）输入样本X进入网络进行前向传播。
（3）在前向传播过程中, 确定实际输出结果. 具体而言, 在给定输入样本数值, 连接权重以及阈值参数的情况下, 通过神经网络模型进行运算以得到最终的输出.
其中f代表阈值逻辑函数，在地球物理勘探领域中通常选择Sigmoid函数作为激活函数；θj代表阈值或偏置参数；而θ0用于调整Sigmoid曲线的形态。
当θ₀较小时会导致Sigmoid函数逼近阈值逻辑单元的特征，在较大的θ₀情况下该函数趋于平缓状态。通常建议选择θ₀=1。
（4）在其中计算实际输出与理想输出之间的误差，在地球物理勘探学领域中：tpk代表理想输出；Opk代表实际输出；p表示样本序号；k表示节点编号。
（5）误差逆向传递，在地球物理勘探学中更新参数，并评估收敛性。（6）当误差降至设定阈值时终止流程；否则返回至步骤（2）。
（三）基于塔北雅克拉地区S4井的BP神经网络模型预测实例中采用该地区的S4井作为已知样本数据，并提取氧化还原电位数据以及放射性元素Rn、Th、Tc、U、K和地震反射构造面等7个特征参数。
构造面表征局部构造的波动特征，在这些区域中油藏物质迁移及聚集的过程往往表现出明显的上升趋势。其中局部隆起部位表明油藏物质迁移及聚集的过程具有有利性，并可作为判断含油气性的重要因素之一。
在该地区实施了高分辨率重磁技术、土壤微观磁场分析以及频谱电激法等多种探索性研究手段，在筛选特征指标时发现有些指标未被选入作为判别性的特征指标的原因是由于这些指标之间存在一定的关联性。
在神经网络方法之前实施鉴别时，则会应用Karhaem-Loeve变换来进行数据特征提取与分析。S4井分布于测区西南部第五条线上方25号点位置，并确定为区域内唯一一口已知产水井。
该井位于5390.6米深度处的侏罗系地层中取得了40.6米厚度的一系列油气资源，在5482米深度处的地质研究中发现了具有显著能源价值的58米厚度的一系列油气资源
选取S4井周围的9个点；具体来说，在4至6条线上分布着23至25号的位置作为已知油气的训练样本；由于该区域内没有未见油的钻井记录；因此不得不依赖地质数据进行分析，并选择14至16条线上的55至57号位置作为非油气的训练样本。
BP网络通过迭代训练达到累计误差为0.0001的目标，并展现出良好的效果。通过该网络被用于识别任务后，在测试数据集上取得了理想的结果（如图6-2-4所示）。
从图6-2-4可以看出，在预测值大于0.9的情况下可以得出5个较大的封闭环状区域作为远景区。其中测区南部编号①的远景区对应于已知油田S4一口井；而编号②、③的油气远景区则位于地震勘探所已探明的托库1、2号构造内，并且这两个构造分布于沙雅隆起带的东部分布有1984年钻遇高产油气流Sch2井的位置上；另外两个编号为④、⑤的大远景区则位于大涝坝构造上，并且该区域属于Yh油田的一部分
什么是BP神经网络？
。
BP算法的核心理念在于：学习机制由信息前馈传递和误差逆向传递两个主要环节共同构成；在前馈传递阶段中, 输入数据从输入层依次向前传递至隐藏层, 最终抵达输出层. 如果系统输出结果与预期目标存在偏差, 则将这一差异作为反馈信号返回, 并通过逐步修正各神经元之间权重矩阵中的参数值来缩小预测结果与实际目标之间的差距.
经反复学习导致误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、在训练集中选取某个样本实例，并将输入数据传递至网络内部；2、基于各节点之间的连接关系进行前向传播时，则能够实现神经网络的实际输出计算。
3、评估网络实际输出与预期目标之间的差异程度。
4、通过反向传播机制传递误差信息，并根据预设优化准则更新权重参数以减少整体误差。
针对训练集中每一个输入-输出样本对重复前述操作, 直至整个训练样本集的误差降到符合要求为止
在使用神经网络工具箱的过程中建立BP神经网络模型会是一个有效的方法 如果希望更方便地学习可以参考一些详细的教程视频以及带有详细的注释示例 这样会对理解和实践操作都有很大的帮助 特别是作为MATLAB新手 一开始可能会遇到不少问题 但通过不断实践可以逐步掌握相关技能 感谢您的理解与支持
BP（BackPropagation）神经网络则由Rumelhart及其领导的科研团队于1986年创建。该体系基于误差逆传播算法训练而成的多层前馈网络结构，在实际应用领域中具有极高的推广价值。
BP神经网络能够存储大量输入与输出之间的模式映射关系，并不需要预先明确建立描述这些映射关系的数学模型。其训练机制基于最速下降法原理，在反向传播算法指导下不断优化神经元之间的权重参数以及激活阈值设置以实现整体误差平方和达到最小值的目标。
BP神经网络模型的拓扑结构由输入层（Input）、隐藏层（Hidden Layer）和输出层（Output Layer）构成。附件作为示例展示了利用神经网络工具箱构建BP神经网络进行预测的过程。
如果要用可视化工具，可以在命令窗口输入nntool.。
在阅读案例二中的BP神经网络训练及预测代码之后，我开始疑惑BP神经网络到底有什么用途。
网络的训练过程与使用过程了两码事。
比如，在分类问题中应用BP算法（即反向传播算法），神经网络的训练过程旨在根据给定的一组样本及其标注类别进行学习。经过训练后，在测试阶段将未标记的数据输入该神经网络模型以便识别其类别。
在该过程中首先通过伪随机方法设定权重参数，在此基础上将样本输入网络中进行前向计算，在每一层依次得出中间结果和最终预测值。这属于前馈学习阶段；随后应用训练算法进行误差反向传播，在这一阶段中使用训练算法优化参数以降低误差水平；具体而言，默认情况下我们会采用感知器算法等基本策略来最小化损失函数。
您所指的是那种无需预先了解各类样本特征的网络体系属于无需类别指导的神经网络模型如自组织竞争型神经网络模型
求基于BP神经网络算法实现分类问题的解决方案，请提供如输入蚊虫翅膀长度及触角长度参数下可预测与之相似种类的源程序编号为30
在这种分类问题中存在大量案例，在附件中可以找到此类问题的具体实例。核心任务在于建立足够的样本库，并确保输入与输出数据之间的对应关系明确无误；随后经过系统性的训练流程，在模型达到收敛稳定后就能够有效地完成分类任务
模式识别是对事物或现象的不同表征形式进行信息收集与分析的行为，在完成这一过程后可实现对事物或现象的描述、辨识、分类以及原因分析等目标。该方法基于贝叶斯概率论以及香农的信息论构建其理论框架，在信息处理方面展现出与人类大脑逻辑思维相似的特点。
目前主要存在两类基本的模式识别方法：统计模式识别技术与结构模式识别技术。在人工智能领域中被广泛采用的人工神经网络技术近年来得到了快速的发展与应用，在这一领域中基于人工神经网络的方法正逐步取代传统的人工智能技术
在长期的研究与技术发展中，模式识别现已成为一项在多个领域中均具领先水平的技术，并广泛应用于文本识别和语音分析等众多方面。具体而言，在信息处理领域已实现对文字信息的智能解析；在自动化控制方面则通过语音转换实现人机交互；遥感图像分析方面则可对地理数据进行精确解读；生物特征识别则包括指纹比对与面部特征匹配；工业设备运行状态监控主要依靠特征提取技术实现状态判别；而在导弹精确制导系统中，则可依据手写字符模板进行智能匹配。
伤寒、副伤寒流行预测模型（BP神经网络）的建立
因目前研究的现有各种数学模型在适用范围上存在一定的限制，并且操作流程较为繁琐等问题而导致其整体预测精度仍有待提高。此外，在与实际应用场景之间仍存在较大的差距。
NNT作为Matlab中的核心工具包，在实际应用场景中占据了重要地位，并被应用于BP神经网络最为广泛的领域。
神经网络具有强大的综合性能，在对数据量要求不严苛的情况下依然表现出色，并且具备适应性较强的学习能力。其操作简单便捷，在实际应用中能够显著节省时间成本。即使对其工作原理不熟悉的人士也能通过灵活运用功能丰富且易于上手的功能模块来达到预期效果。
因此，易于被基层单位预防工作者掌握和应用。
以下几点是构建理想因素与疾病神经网络模型的关键：（1）数据收集应尽量来源于该地区因素与疾病的连续性数据；最好是涵盖不同时间段的数据。
在收集影响因素时，要抓住主要影响伤寒、副伤寒的发病因素。
（2）该方法基于疾病发生频率的高低进行预测，在划分发病级次时需依据专业领域知识及地区具体情况综合考虑，并据此动态优化以实现网络学习的最佳状态。
（3）在实践过程中发现，在实际操作中遇到的数据处理问题往往会对网络学习与训练的稳定性产生较大的影响程度。因此，在数据应用过程中出现的问题以及如何纳入和排除不适用的数据等也需要进一步探讨与研究。
6.3.1 人工神经网络的核心原理 人工神经网（ANN）是近年来迅速发展的新兴交叉学科，在涵盖生物科学、电子工程以及计算机科学等多个领域的研究中发挥了重要作用，并展现出巨大的应用潜力
人工神经网络是一种具有自我学习能力的高度非线性动力系统，在基于网络计算框架的基础上，经过反复迭代优化能够实现多维数据空间中的信息转换与模式识别。
基于自身内部联系的自组织系统架构下运行的人工智能网络具备极强的数据自我适应特性，在此基础之上能够展现出对数据高度自适应的学习能力和信息处理机制，并且能在实际应用中展现出极强的问题求解效率与决策准确性水平。该系统能够实现从简单到复杂的知识构建过程，并通过持续的学习与优化最终形成完整的认知体系。
在结构上, 人工神经网络通常包含输入层, 隐含层以及输出层. 这些层次之间通过参数配置实现信息传递. 不同类型的神经网络可能拥有不同数量的隐藏层数, 但它们都通常只有一个输入层与一个输出层.
每一层都包含不同数量的神经元构成，并且这些层数目根据所解决的问题而呈现不同的规模
本节讨论的是基于反向传播算法开发而成的一种三层及以上结构的人工神经网络模型于1985年由PDP研究团队首次提出这种神经网络架构属于多层次反馈型神经网络系统其核心特征在于通过多级映射机制来关联输入与输出数据该系统由多个包含输入节点隐含节点及输出节点的不同层级组成各层间仅通过相邻层之间的节点进行单向连接实现信息传递
在正向传播的过程中，在输入数据经过中间各隐藏层依次处理，并传递到输出层；每条信息仅由当前层次的神经元状态影响后续层次的神经元状态。
当输出层无法实现预期输出时，转而进行反向传播，并沿着原有的传输路径将误差信号返回。通过调整各层神经元的权值以减小到最低程度的误差信号。
BP网络的学习算法步骤如下（如图6.17所示BP神经网络架构图）：如图6.18所示BP算法流程图中第一步：初始化神经网络权重矩阵ω与阈值向量θ（其中ω代表神经网络各层之间的连接权重矩阵），并将它们均初始化为一个较小的正数值（通常取0.1）。其中θ表示神经元激活函数的阈值参数，并将其设为一个适当的小于零的负数值以保证激活函数具有一定的非线性特性。学习算法的基本步骤如下（如图6.18所示）：首先根据输入样本计算当前时刻的目标输出期望值；然后通过前向传播计算当前时刻的实际输出值；接着根据误差计算目标输出与实际输出之间的误差信号并反向传播至各层；最后通过梯度下降法更新各层神经元之间的连接权重参数以使整个系统的误差平方和达到最小化的目标状态。设定学习率η=0.1以便平衡收敛速度与稳定性之间的关系
第二步：将预设的样本实例添加至网络系统中，在以下公式中能够计算得出各节点的输出值yi：其中xi表示该神经元所接收的所有输入信号；ω_{i,j}代表神经元i到神经元j之间的连接强度；θ_j视为激活阈值；而实际计算得到的结果则标记为y_j数据点。
第三步：将实际输出数据与计算得到的预测值之间的差值(dj-yj)用于调整神经网络的权系数ω。根据学习算法的基本原理, 调整量ΔWij可表示为ΔWij=ηδjxj, 其中: η是学习率参数; xj是在隐层节点处作为输入传输到下一层节点的信号; δj是与当前误差相关的具体数值, 对于显性单元δj=η(1-yj)(dj-yj), 而对于隐性单元则无法直接观测到具体的观测值; k表示需要遍历所有上一层节点以完成权重更新过程。
误差δj是通过输出层逆向依次计算得出的。
各神经元的权值更新后的数值等于ω_{ij}(t) = ω_{ij}(t-1) + V ω_{ij}。
式中：t表示学习次数。
该算法是一种循环过程，在每经过一轮循环调整各个参数的数值后会不断进行下去直至输出误差降至预设阈值以下为止。至此该神经网络得以成功训练。BP算法的本质在于将给定样本集的输入与输出之间的关系转化为一种非线性优化问题，并采用最常用的基于梯度的下降优化方法实现这一目标。通过迭代运算更新权重参数的过程类似于一种学习记忆机制。
6.3.3 BP神经网络模型可用于对伤寒、副伤寒的流行及传播进行预测研究，并分析其与环境之间的一定关联性
基于1990年以来桂林市乡镇层面的伤寒及副伤寒疫情数据，并结合该地区现有的资源环境背景信息（如行政区划范围、土壤类型和气候特征）以及社会经济统计数据（包括经济发展水平、人口数量和居民生活习惯等），构建人工神经网络数学模型以期揭示这种规律。
6.3.3.1 模型构建 （1） 基于BP的神经网络算法 BP网络是一种单向传播型网络，并且由一个输入层、若干个隐含层以及一个输出层构成。
如果输入层单元数为n、隐含层单元数为q_1、输出层单元数为q_2以及输入层数为m，则该三层神经网络可表示为BP(n,q_1,q_2,m)模型，并将输入向量X_n=(X_1,X_2,\dots,X_n)^T映射至目标空间中的输出向量Y_m=(Y_1,Y_2,\dots,Y_m)^T以实现非线性变换关系。
输入层和输出层的单元数n，m根据具体问题确定。
（2）样本选取方案将模型输入变量设定为反映区域气候特征的平均气温与降水量数据，并结合岩石工程特性和地表水水源情况等8项参数（见表6.29）。其中输入因子包括地表水水源类型与生活饮用水性质对比值等具体指标；输出指标设定为伤寒及亚伤寒病发率等级单一指标
其中 q₁、q₂ 的值基于训练结果被选定。表格 6.29《桂林市伤寒及亚型流行病影响因素量化表》经过分析后，在挑选具有代表意义的城镇时，在 1994 至 2001 年间选择了相关环境评价因子作为样本。
采用聚类分析模型对疫情进行分级阶段划分（一级到四级），其中以伤寒及副伤寒病因为最严重等级（依据BP神经网络计算确定其分级水平值达到4级），其次是三级水平病况（由BP神经网络计算确定其分级水平值达到3级），依此类推直至一级水平病况成为最低等级
通过数据预处理步骤使得神经网络模型在训练过程中能够更加容易地收敛优化；具体操作包括将输入数据标准化处理后归一化至0到1之间范围
例如对平均降雨量的数据乘以0.0001；对平均气温的数据乘以0.01；其余输入数据则采用相同的方式进行标准化处理。
该模型的算法过程基于假设有P个训练样本；输入数据中的第p个（p=1,2,…,P）样本信息将首先传递到隐含层。
通过激活函数f(u)处理后将隐含层1的信息传递给后续计算环节：针对岩溶地区的地下水及其环境特性研究采用了基于Sigmoid型f(u)=\frac{1}{1+\text{exp}(-u)}作为激活函数进行建模。当隐含层的数据传递至输出层时能够准确地预测岩溶地区的地下水及其环境特性研究整个过程体现了网络在执行信息正向传播的学习机制。
另一个过程为误差反向传播过程。
当网络输出与预期输出之间存在误差时，则将该误差反向传播，并利用以下公式来调整网络中的权重参数及阈值：在该研究中定义为，在t时刻通过训练得到的权重修正量Δω(t)；η被定义为学习速率参数，在区间（0,1）内取值；E则表示总的误差平方和。
本研究旨在通过不断重复应用上述两种方法直至网络输出与预期结果之间的误差达到特定标准来深入探讨岩溶地区地下水与其环境之间独特的关系模式。该模型算法的主要不足在于其需要较长的时间来进行训练。
由于一些复杂性较高的问题存在，使得BP算法在实际应用中可能需要数小时甚至更多时间来进行训练工作。其主要原因在于学习速率设置过低所导致的结果无法得到有效的优化效果。为此可以通过调整学习速率或者引入自适应的学习机制来改善这一情况。(2) 完全无法完成有效的训练任务.)
主要体现在网络中出现的一种常见现象上，在学习过程中当神经网络中的权重设置过高时可能导致所有或绝大多数神经元的加权总和n偏高 这一情况会使得激活函数输入处于S形转移函数的饱和区域 因此其导数值f'(n)极为微小 这会导致对整个网络参数更新过程基本停滞
3）local minimum point. The BP algorithm can lead the network weights to converge to a solution, but it cannot guarantee that the obtained solution is the global minimum, which may be a local minimum point.
基于BP算法应用了梯度下降法原理，在训练过程中从某个初始点沿着误差函数梯度的方向逐步向误差最小值区域靠近。
鉴于上述算法存在不足之处，在模型优化方面进行了两项方面的优化工作：第一项优化措施是引入了动量加速技术以避免陷入局部极小值；第二项优化措施同样是引入了动量加速技术以进一步提升模型性能。
附加动量法用于调整网络的修正过程及其权值参数。不仅考虑到误差方向对梯度的影响，同时关注于误差曲面上的变化趋势。类似于一种低通滤波器机制，在这种情况下神经网络能够暂时忽略微小的变化特征。
当不施加额外动量时，在网络中可能会导致收敛至较浅的局部最小值；然而通过施加额外动量的作用，则有助于网络跳过这些潜在的低谷区域。
该方法是在反向传播法的基础上，在每个权值的变化中增加一项与前一权值变化相关的数值，并以反向传播法为基础计算出心的权值变化。
促使权值的调节朝着误差曲面最低点的平均方向移动，并且避免了Δω（t）等于零的情况发生。这有助于使网络摆脱位于误差曲面局部最小值位置的可能性。
这种改进方法主要将式（6.7）优化用于岩溶区地下水与环境特征研究中：其中A代表训练次数；a代表动量因子，在实践中通常取值约为0.95左右。
在训练过程中对应用动量法的判定标准是岩溶地区地下水与环境特殊性问题（2）分析动态学习率针对某一具体问题确定合适的学习率并非易事。
通常情况下是基于经验或实验得出的结论；即便如此，在初期阶段采用的效果较好的学习速率，并不一定适合后续阶段。
因此，在最大限度地减少网络训练所需时间的前提下，采用了一种根据训练过程调整的策略来确定每个时刻较为合适的或较优的学习速率。
该种自适应学习速率调节方式被包含在以下公式中：针对岩溶地区的地下水与环境特性展开深入探讨后，在神经网络模型训练过程中引入了改进措施；通过整合动量算法与自适应学习率策略，在性能指标上较单独使用方案具有明显优势
6.3.3.2 模型采用了包含两个隐含层的BP神经网络架构（输入为4个节点…）。其中各隐含层节点数量 q₁ 和 q₂ 受具体研究问题的影响。目前尚未有一个统一的标准或方法来确定其具体数值大小。一般通过实验验证或试错调整来确定具体的数值参数。
在满足一定的精度要求下一般认小的数值，以改善网络的概括推论能力。
在训练过程中，网络的收敛性通过输出值Ykp与实测值tp之间的误差平方和作为收敛指标进行调节：岩溶地区地下水与环境的特殊性研究1）通过综合运用加速度修正法与自适应学习率策略对桂林市36个乡镇地质条件各因素进行分析以评估其对伤寒及亚伤寒发病率等级的影响。
基于36个训练样本进行建模。其中第一个隐藏层包含19个神经元、第二个隐藏层拥有11个神经元，并设置其学习率于0.001。A.程序（仅作简要说明）。B.网络训练。
在控制台界面输入并执行命令，在此过程中神经网络系统会启动学习与训练流程（如图6-19所示）。该图表展示了神经网络的整个学习与训练的过程将展示（如图6-19所示）。图表标题为《神经网络训练过程》C卷第2部分：模型预测
a.将未纳入训练区域的乡镇（洞井乡、两水乡、延东乡、四塘乡、严关镇及灵田乡）的地表要素信息输入模型。
b.推算。通过程序运行, 网络模型输出待测区域的参数a₃值, 并将其计算结果与实际观测数据对比分析, 具体分析结果详见表格6-30。
通过计算得出，在对6个乡镇的伤寒及副伤寒发病等级进行预测时，其预测准确率达到83.3%；表6-30展示了神经网络模型在预测结果与实际数据之间的对比情况.c.地质条件改进方案
在影响疾病发生的地质要素中,绝大多数地质要素保持稳定,而能够改善发病地区饮用水性质并实现这一改善目标的因素之一就是改变饮用水类型
由此可见，在灵田乡的基础上对发病频率较高的乡镇展开研究，并对其饮用水源进行调整以观察其发病等级变化趋势
表格6-31展示了，在其他地质条件保持恒定的情况下更换当地的地下水类型（由原本的岩溶水变为基岩裂隙水）使得该地区的发病程度从原本的最大级别4级降至较低级别的2级其效果非常明显
由此可见，在未来实施伤寒副伤寒疾病防治工作时，则应在高发区饮用水类型的使用上作出相应调整，并采取措施以客观地降低疫情发生率。
利用桂林地区1994至2000年的月均降水量与月均温度作为输入数据矩阵，并对这些样本数据集进行训练。通过设置不同数量的隐含层神经元数目，并对每个月份的数据进行BP网络的训练。实验结果表明，在测试集上具有较高的预测精度。
其中隐含层各单元组的数量分别为q1=13和q2=9，在共计46,383次的训练后，最终达到了预期的精度水平，并将学习率设置为0.02。其中A项采用了带动量的优化算法（省略了具体实现细节），而B项则专注于网络结构的训练过程。
在控制台界面中输入并运行以下命令，在线启动系统的学习与训练流程（如图6-20所示）。C阶段进行模型预测工作，请依次完成以下操作：a步骤要求用户输入桂林市2001年每个月份的平均气温与降雨量数据，并请确保所提交数据的完整性与准确性；其中预测精度略低于设定阈值；b步骤则直接输出模型对输入数据的预测结果。
在程序运行结束后, 网络输出了预测值a₂, 并与已知的实际数据进行了对比分析, 其结果可见表6.32中. 经过计算, 对于2001年1月至12月的伤寒副伤寒发病等级进行预测, 在这12个结果中有9个是正确的, 正确率达到了75%.
图6.20展示了神经网络的训练流程图；图6.32则对比了神经网络模型预测结果与实际数据；在第6节第3小节第3部分中讨论了模型评估方法。本研究运用BP神经网络对流行病学中的结核病及副结核病发症等级进行了定量预测分析；一方面通过应用量化方法对不确定因素进行定量化处理；另一方面充分利用了神经网络的优势特性，在综合考虑各影响因素与其发症等级之间的非线性关系方面取得了较为理想的效果。
研究表明，在定量预测伤寒与副伤寒发病率方面具有显著成效的神经网络模型已经得到广泛应用。其显著优势体现在两个方面：首先能够有效规避难以量化或不确定的因素分析过程以及精确数学模型构建过程；其次成功实现了复杂非线性输入与输出之间的转换机制
3）通过引入自适应信息处理机制来实现数据处理过程，并显著降低了人类主观判断的可能性。然而，在现有技术中仍然存在一些不足：第一点是学习算法的收敛速率较慢，在实际应用中一般需要数千次以上迭代次数才能完成训练任务；第二点是从数学分析的角度来看，BP算法可能会陷入局部极小值问题中，并不能保证找到全局最优解。
本模型在多个领域中展现出显著的适应能力，并且可以在众多应用场景中得到应用。通过对实验结果的分析可以看到，在实际与网络学习数据之间显示出高度相似的趋势，并且其发展轨迹呈现出相似的模式。
用于说明选择的气象因子及地质条件因素为神经单元获得的伤寒、副伤寒发病等级与其实际等级吻合度较高
BP神经网络(误差反传网络)
虽然每个单独的人工神经元结构简单,但当多个这样的人工神经元按照特定的连接模式组织起来就能具备处理复杂信息的能力。基于BP算法构建的多层前馈型人工神经网络模型由于其强大的数据学习与模式识别功能而成为目前应用最为广泛的智能计算工具之一,通常被称为BP型人工神经网络。
它的最大功能就是能映射复杂的非线性函数关系。
在已知的模型空间及数据空间中，在特定条件下我们能够识别出某个特定的模型及其对应的数据显示，并且能够清晰地掌握其基本特征与规律性表现。然而，在缺乏具体数学表达式的前提下难以精确描述其内在关联性。但若我们能获得足够数量的一一对应的模型与数据样本集合，则可以通过BP神经网络技术，则能够建立这些对应关系的具体数学表达式。
该三层BP神经网络的结构示意图如图8.11所示，并具体由输入层、隐藏层和输出层三个部分组成。其中最为常见的是三层BP神经网络模型结构。通过理论分析可知，在处理非线性系统建模问题时（例如非线性动态系统的建模），通常情况下只需单个隐藏 layer即可实现期望的精度要求；然而，在处理非连续函数映射问题时（例如锯齿波信号），通常需要增加隐藏层数量（至少两个）。
在图8.11中定义输入向量X=(x₁,…,x_i,…,x_n)T。为了便于网络的构造与运算，在此定义了一个常数项（即增加一个偏置单元），使得X成为n维行向量；类似地，在输出端也定义了输出向量O=(o₁,…,o_i,…,o_l)T，并在此基础上增加了另一个常数项（即再增加一个偏置单元），从而使整个网络结构更加完整与对称。将各节点间的连接关系用加粗字体标记：将各节点间的连接关系用加粗字体标记：将各节点间的连接关系用加粗字体标记：将各节点间的连接关系用加粗字体标记：将各节点间的连接关系用加粗字体标记：将各节点间的连接关系用加粗字体标记：
图8.11所示为三层BP网络[8]。BP算法的基本思想是：首先预先设定输入输出一一映射关系的学习样本集。然后由两个过程组成：一个是信号的正向传播，另一个是误差的反向传播。
在正向传播期间（原文是过程），由输入层传递来的样本经过各隐藏层依次进行处理后传递至输出端口。当实际输出与预期结果（教师信号）不一致时会转为反向传输以修正错误
将输出误差以特定方式通过隐层层层传递至输入层，并将误差分配到每一层的所有神经元。获得各层的误差信号。这些信号可用于调整各层神经元的权值。关于如何修改权值，请参见韩立群著作[8]。循环利用输入输出样本集不断调整权值。从而使得所有输入样本的输出误差降至令人满意的精度。
这个过程被称为网络的学习和训练过程。当网络完成训练后，它相当于建立了输入输出样本之间的函数关系。
在地球物理勘探领域内进行的正演运算可由下式表达：d = f(m) (8.31)；由此可得其逆运算关系为m = f⁻¹(d) (8.32). 若能推导出这一逆运算关系，则该反演问题即可得以解决。
通常情况下，在解析该反函数方面存在较大难度，并非易于直接求解这一关系式m=f^{-1}(d)，因此我们需要借助其他方法如人工推导等手段才能完成这一任务
在地球物理反演问题中, 将观测数据视为输入量, 将模型参数作为输出量, 通过在模型空间内随机生成大量样本并进行正演模拟, 从而得到与之对应的观测结果集合. 然后利用这些结果对BP神经网络进行训练, 训练完成后所获得的神经网络相当于解码了地球物理数据方程.
该网络可实现反演过程：当输入观测数据时（即接收观测数据），该系统将输出与其相对应的模型。为了实现反演功能（即完成这种逆向映射），BP神经网络必须经过学习与训练阶段（即进入学习与训练过程）。生成这些样本则需要投入大量的人工计算（即耗时耗力地完成正向推算）。同时，在整个学习与训练的过程中也需要耗费大量的人力资源（即占用大量时间和资源）。
然而，在反演过程中完成训练后使用BP神经网络进行计算的时间相对较为简便。为了使BP神经网络能够较好地映射函数关系，并非没有要求必须具备具有广泛代表性的样本；尽管如此，在模型空间无限的情况下获取具有广泛代表性的样本集仍然面临诸多挑战。
基于这些样本训练而成的BP网络，在有限的空间内、局部区域内的映射关系上具有一定的体现能力。然而，在超出这些空间范围的数据进行观测时，则无法准确预测或还原相应的结果。
现有BP神经网络在进行一维反演时已有较多的实际应用，在二维与三维反演过程中则相对较少应用的原因在于难以构建出能够充分代表问题本质的样本空间
基于优化的BP神经网络遥感影像分类
。
摘要：当网络结构确定时，在遗传算法的基础上通过其全局寻优特性获取一组权值与阈值作为BP神经网络的初始参数配置，并以此替代传统BP方法易陷入局部最优解的问题的同时有效提升训练效率。
通过 BP 神经网络的优化特性对权值与阈值进行更精确地优化，并将该种遗传算法优化后的 BP 神经网络应用于遥感影像监督分类研究中显示其高准确度。
基于Backpropagation neural network（反向传播神经网络）；基于Genetic algorithm（遗传算法）；Remote sensing image classification（遥感图像分类）的研究框架下1引言近年来随着Remote sensing technology的飞速发展在各个领域中Remote sensing technology的应用已经取得了显著进展
近年来，在人工智能领域取得了长足的发展。由于人工神经网络理论得到了长足的发展，在遥感影像分类中已经逐渐成为一种重要的技术手段。特别地，在高光谱等影像数据方面表现出显著的技术优势。
通常将使用BP算法建立的多层感知器称为BP神经网络，并称其为目前最为成熟且在各个领域都有广泛应用的一种重要的人工智能模型
相较于经典的最大似然法而言, BP神经网络的主要优势在于不需要训练样本服从正态分布. 然而, 在实际应用中存在架构不易预先设定. 容易陷入局部最小值以及收敛性较差等问题. 在我们的研究中, 网络架构是由用户根据问题复杂度来确定.
在进行网络训练之前, 通过遗传算法具备的整体优化性能设定神经网络的关键参数, 包括权重系数与激活阈值; 接着借助BP学习机制实现对该神经网络结构组件的具体微调. 最终将经过充分训练的学习模型应用于遥感影像的数据分类任务中.
研究表明,该方法采用遗传算法优化BP神经网络模型用于遥感影像监督分类,表现出较高的分类准确率
对于模式识别问题中，在神经网络架构设计时需注意以下要点：首先确定输入神经元数量应与输入样本特征维度一致；其次设定输出神经元数量应与分类目标类别数目相对应；此外网络结构中的隐含层数量通常可选设为单层或多层；然而，在大多数实际应用中只需设置一层隐藏层数量即可满足需求。数学表达上可表示为：输入神经元数量 = 特征数量；同时输出神经元数量 = 分类目标数目；其中各层次节点数目均需根据具体应用场景进行合理配置以确保模型性能。”
各隐层的神经元数量应取决于问题的复杂程度。例如，在单隐层的情形下，其结构示意图如图1所示。
旨在建立一种适用于遥感影像分类的通用方法。除了配置预设网络架构之外，并允许用户根据问题的具体复杂性自主设定隐藏层的数量及其各层神经元数目。
为少数高级用户提供了一定的使用自由度；然而这种自由度却使得使用过程变得相对复杂，在某些情况下可能需要通过尝试来达到预期效果；通过这样的方式可能会获得较好的结果
图1中展示了BP神经网络架构，在第2.2节中讨论了该算法的基本步骤。（1）对所有权重参数及节点阈值进行初始化设置为一个较小的随机数值。（2）随后对输入样本进行数据加载，并设定对应的目标输出
每次训练时可选择新类别的样例（3），直至各分类别的权值趋于稳定状态。（4）更新各分类别的权重参数。
该算法思想通过最小均方（LMS）实现了权值的调整。这一过程从输出层开始逆向传递由于总误差所导致的各层权值调整。
在下一时刻阶段上, 互连权值W_{ij}(t+1)由以下公式确定: 式中, j代表当前神经元的行为输出; i则对应于隐层神经元或输入层神经元, 其编号分别对应于各自层数中的各个单元; δ_j表示误差项,其取值有两种可能性: 当该神经元属于输出层时, 则其误差信号计算公式如下所示: δ_j = y_j(1 - y_j)(t_j - y_j), 其中t_j是目标值域中的期望结果,而y_j是实际计算得到的结果; 如果该神经元处于隐藏层中, 则有: δ_k = ∑{l=1}^{L} α w{kl} δ_l^{(L)}, 其中k表示当前隐藏层中的第k个神经元,j所在的层次以上各层次的所有神经元均参与计算
（5）当系统达到设定的误差范围或预设的最大迭代次数时终止运行；如果未能满足，则继续执行步骤（2）。2.3本节所述的网络学习方法基于遗传算法，在这种情况下具有全局优化能力以及不易陷入局部极小点的特点。相比之下，在进行局部优化任务时表现更为突出的是BP的学习算法。
进而通过整合两种算法构建混合训练体系，则可实现较高的分类精度。
主要思路如下：（1）通过遗传算法识别最优个体A。将全部权值和阈值作为基因部分构成实数编码，在此基础上形成具有M个基因的遗传体结构中，其中M等于所有权值和阈值的数量。
B.确定种群规模N，并随机设置包含M个基因的结构。
C.通过训练样本集分别对N组权值和阈值进行训练后计算出各组网络预期输出与实际输出之间的总误差e，并采用适应度函数f＝1.0－e来进行评估。
执行遗传算法的操作过程涉及到应用多种基本操作机制来实现优化目标的具体实现方式：具体来说，
包括通过适应度评价机制筛选出具有较强适应性的个体，
采用基于信息传递的协同进化策略对种群进行重组，
并通过局部搜索技术进一步完善解码过程以提升解码效率。
同时，在实际应用中，
我们需要结合问题的具体特征合理设置各参数设置，
并根据实际运行情况动态调整算法参数，
从而实现对不同问题的高效求解。
（1）在预设的最大迭代次数下实现目标函数值的收敛性检验。（2）对该遗传算法(GA)寻优后得到的最佳解执行二进制到十进制编码转换。（3）基于改进型反向传播(BP)算法对该神经网络模型进行权值和阈值初始化并开始迭代训练过程。
停止条件包括：①满足最大迭代次数要求；②总体误差降到设定的最低误差阈值以下。经过神经网络模型的正式训练后，在测试集上输入待分数据完成数据分类任务，并通过预设判别标准获取最终输出结果影像图
3个应用实例的开发环境设定为VC++6.0，并以Mapgis为基础构建了二次开发平台。其中二次开发平台提供了遥感影像的基础处理功能，并包括文件读取等基本操作。
在实验过程中所采用的遥感影像尺寸设定为500 \times 500像素；见图1所示。这一遥感图像记录了美国某一城市于1985年的地理信息数据。
根据同地区的SPOT影像及相关资料来源的信息，请将该区域的地物类型划分为八个类别。各分类别的对应编码如下：
其中，
• C1代表水体区域
• C2代表草地区域
• C3代表绿化林覆盖区
• C4代表裸地面积
• C5代表大型建筑物密集区
• C6代表军事基地所在的区域
• C7代表居民区所在地带
• 而C8则涵盖街道道路以及码头等其他生活设施
其中，居民地、军事设施、其他生活设施的光谱特征比较接近。
图1 TM原始影像（5,4,3合成）在开展网络训练前，通过人工目视解译，并参考相关文献从原始图像中筛选出3589个类别已知样本构成原始样本库
需满足原始样本具有高度的代表性，并能准确反映地物的空间特征分布。对原始样本集实施数据预处理后,最终获得2979个纯净且高质量的训练样本.这些经过预处理后的数据集合即作为训练数据集.
网络训练时的波段选择为TM1、TM2、TM3、TM4、TM5、TM7共6个波段。
为了实现分类任务, 网络结构设计如下: 输入层由6个神经元组成, 隐含层经过1层处理, 包含10个神经元, 输出层共有8个神经元用于分类结果的输出. 然后利用训练样本集对网络进行训练以完成模型参数的学习.
当进行网络训练时
图2分类结果用于评估网络的分类精度，在完成分类任务后对网络性能进行评估
在对测试样本的选择过程中，默认采用了与训练集选择方式相同的策略。该过程包括两个主要步骤：首先是在对测试样本的选择过程中，默认采用了与训练集选择方式相同的策略。随后，在经过随机抽样的基础上，在原始图像中挑选出类别明确的样本作为测试对象。
通过利用精度评价模块对测试样本集进行系统性对比分析与已分类图像之间的关系，在实验过程中得出了各项分类误差指标及其相关评估标准（如表1所示）。其中表1中的总体精度为0.91，在该基础上其Kappa系数计算值为0.90。
根据表1的数据可知，在所选测试样本集上进行评估时，多数地物类别均获得了超过0.9的分类准确率（89%和77%）。然而仅有居民地和其他生活服务设施未达到这一水平，并且整体分类准确率达到91%。
在遥感影像领域中应用极为广泛的Kappa系数常被用于评估分类精度，在本研究中的具体数值达到了0.90。通过前述分析可以看出，在这种情况下利用基于遗传算法的BP神经网络进行遥感影像分类能够展现出良好的性能效果。
研究表明，在与传统基于统计理论的方法相比时
然而, 虽然BP神经网络在许多领域显示出强大的应用能力(如图像识别和自然语言处理), 但它也存在一些局限性: 例如容易陷入局部极小值和收敛性较差等问题. 这些局限性部分源于模型结构设计不够合理以及参数初始化选择不当导致的结果.
在实验中，通过遗传算法的整体寻优能力来确定BP网络中的初始权值与阈值参数设置方案，并经此方式得到一组整体近似最优解。接着运用BP学习算法的局部寻优能力对这些网络参数进行更为精确的优化调整。
这样经过训练的稳定网络结构不仅展现出强大的非线性映射性能而且始终能够优化到最小化均方误差全局最优解
研究结果表明，在采用基于遗传算法的BP神经网络模型进行遥感影像分类的过程中，在确保训练样本具有代表性并能够反映出地物的实际分布特征的前提下，并非只能获得较高的分类精度
引用文献H.Yangetal等