科技创新导2025 NO。12Science and Technology Innovation Herald浅析 B P 神经网络算法的改进和优化研 究 报 告 储琳琳 郭纯生 （防灾科技学院北京101601）摘 要：本文简要地介绍了 BP 神经网络的缺点,着重强调了 BP 神经网络的算法改进,并且，利用 Matlab 仿真了各种改进算法的学习速度, 从结果看改进后的 BP 神经网络能较好地解决针 BP 算法学习速度慢的缺点.关键词:神经网络 BP 算法 学习速度中图分类号:TN430文献标识码：A文章编号：1674—098X(2025）04(c)—0004-021 BP算法的缺点虽然神经网络模型已成功应用于模式 识别、函数逼近、时间序列预测等领域。并 且 BP 网络也是目前应用最为广泛的一种 神 经 网 络 模 型 ， 它 具 有思 路 清 楚 ， 结 构 严 谨,可操作性强等优点.但是由于 BP 学习 算 法 仅 改 变网 络 的 连 接 值 和 阀 值 ， 不 改 变 网络的拓扑结构,因此 BP 网络在处理具体 问题时还存在如下问题 [1］：(1）网络的麻痹现象。在网络训练过程 中 ， 加权调得较大可能迫使所有 的 或 大 部 分 节 点 的 加 权 和 输 出 较大 ， 从 而 操 作 在 S 压 缩 函 数 的 饱 和区 , 此 时 函 数 在 其 导 数 非 常 小 的 区域 ， 即函数的导数值很小或趋近 0，由 于 在 计 算 加 权 修 正 量 的 公 式 中 ， 这使 得调节几乎停顿下 来 ， 通常为了避开这种 现象,将训练速率减小 ，但又增加了训练时 间。 （2)网络学习收敛速度比较慢。由于 BP 算 法 的 学 习 复 杂 性 是 样 本 规模 的 指 数 函 数, 假如网络规模较大或学 习 样 本 较 多 时 , 往 往 需 要 很 长 的 学习 时 间 , 甚 至 学 习 无 法 完 成 ， 这 个主 要 由 于 学 习 速 率 太 小 所 造 成 的 ; 可采纳变化的学习速率或者自适应 的 学习速率加以改进.（3）易陷入局部微小值。BP 算法可以使 网 络 权 值 收 敛 到 一 个 解 ， 但它 并 不 能 保 证 所 求 解 为 误 差 超 平 面的 最 小 解 ， 很 可 能 是 局部微小解;这是因为 BP 算法采纳的是梯 度下降法 ， 训 练 是 从 某 一 起 点 沿 误 差 函 数 的斜面逐渐达到误差的微小值 ， 对于复杂 的网络 ，其误差 函数为 多维空 ...
