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中心点的选取对bp神经网络的性能会有什么影响
『壹』、那么产生bp神经网络优化了一个矛盾bp神经网络优化，如果节点数太小bp神经网络优化，那么无法完全的呈现出bp神经网络优化你样本的关联特性；如果选取节点数太多，那么你的神经网络结果又会呈现出极大的随机性。这是一个很矛盾的问题。
『贰』、会直接影响到模型收敛速度和稳定性。合理选取正则化方法（如LL2正则化）以及丢弃法（Dropout）等技术手段，可以有效避免过拟合问题，提高模型的泛化能力。
『叁』、网络结构选取过大，训练中效率不高，可能出现过拟合现象，造成网络性能低，容错性下降，若选取过小，则又会造成网络可能不收敛。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。
『肆』、该网络优点如下：信息分布存储：人脑存储信息的特点是利用突触效能的变化来调整存储内容，即信息存储在神经元之间的连接强度的分布上，bp神经网络模拟人脑的这一特点使信息以连接权值的形式分布于整个网络。
『伍』、bp神经网络优化我们可以将一个隧道复杂的涌水过程概化为涌水系统，该涌水系统的性能可以通过其主要影响因素体现出来，而其中物理参数的次要特性以及物理参数精度的空间分布可以忽略，从而使问题得以简化。
优化初始权值及阈值为什么可以提高bp神经网络识别率
『壹』、bpbp神经网络优化的学习过程就是不断的网络训练工程bp神经网络优化，而训练的就是利用权值和阈值的激活函数计算输出的。权值与输入相乘，经过激活函数计算出的值与阈值比较，达到阈值的可输出，不满足的则返回继续训练。因此可以提高识别率。
『贰』、根据误差梯度下降法来调节各层的权值和阈值，使修改后的网络的最终输出能接近期望值。在BP神经网络中，阈值也是一个变化值。权值是层与层神经元之间的，阈值是神经元内的。同权值类似，都需要设定初始值。
『叁』、BP（Back Propagation）算法是一种常用的人工神经网络训练算法，是通过反向传播来调整神经网络权值的算法。
『肆』、训练BP神经网络所采取的随机初始参数确实是随机的，在训练过程中这些参数和权值都会朝着同一个大方向进行修正。
『伍』、摘要bp神经网络优化：在网络结构给定的情况下，利用遗传算法的全局寻优能力得到一组权值和阈值作为BP神经网络的初始权值和阈值，来避免BP神经网络易陷入局部极小的缺陷，同时也可以提高网络的收敛速度。
『陆』、初始权值。根据优化bp神经网查询显示，优化bp神经网络权值的作用是初始权值。要使用遗传算法优化神经网络的权值，实现同时性结合。
关于遗传算法优化BP神经网络的问题
步骤：未经遗传算法优化的BP神经网络建模 随机生成2000组两维随机数（x1，x2），并计算对应的输出y=x1^2+x2^2，前1500组数据作为训练数据input_train，后500组数据作为测试数据input_test。
遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选取和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。
评价阈值好坏的标准应该是：（网络实际输出T-理论输出P）的平方和。这里的实际输出指神经网络计算值，理论输出表示期望输出值。这个平方和值应该尽量小。越小说明神经网络计算越准确。
首先采用遗传算法来优化BP神经网络的权值和阈值，然后将这些优化值赋给网络得到优化的BP神经网络，最后用MATLAB仿真平台，对非线性函数的逼近拟合和极值寻优问题进行实验。
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