基于 BP 神经网络的笔记本电脑评测体系.doc
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1、精品论文基于 BP 神经网络的笔记本电脑评测体系邹春毅 1,张楠 21 辽宁工程技术大学理学院,辽宁阜新 (123000)2 鞍山师范学院物理系,辽宁鞍山 (114007)E-mail:zmafly摘要:人工神经网络起源于20世纪,它是当今世界关注的高科技热点,并开始显示出美好 的广阔的应用前景。现如今已经应用到人们生产生活的各个方面。特别是在智能化控制,非线性函数逼近,以及环境参数预测评估等方面起着重要的作用。与人脑的作用机理类似,一个神经网络完成任务的过程包括学习(训练)过程和使用(回忆或联想)过程。一般来说, 只有经过充分学习的神经网络人们才能放心使用。本文利用BP神经网络来评价笔记本电
2、脑总体性能的好坏,从而对笔记本进行选择时能做出更好的决策,最后用MATLAB神经网络工具箱 对该问题进行了模拟和仿真。关键词:BP 神经网络;笔记本电脑;评价1. 引言随着社会经济的发展,笔记本电脑已经变得越来越普及,生产的厂商也是越来越多,同 时不同的厂商又生产适合不同人群、不同性能、不同价格的笔记本电脑。究竟买什么型号、 什么配置的电脑,对于消费者而言是必须考虑的。而不同层次具有不同的性价比、不同的外 观设计等,综合这些因素评价出那些是好的,那些是不好的,建立这一个评价体系对于消费 者是十分必要的。BP 学习算法是一种多层前馈网络使用的的监控式学习算法,相应的神经网络也称BP 网络1。通常
3、所说的BP 模型即误差反向传播神经网络是神经网络模型中使用最广泛的一类。 本文利用BP神经网络建立一个笔记本电脑评价系统,对已知参数的笔记本进行综合评价2。2. 相关知识介绍2.1 BP人工神经网络人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANN),一种模范动物神经网络行为特征, 进行分布式并行信息处理的算法数学模型3。BP(Back Propagation)网络是1982 年由Rumelhart 和McCelland 为首的科学家小组 提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络。BP 网络能学习和存贮大量的输入- 输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关
4、系的数学方程。它的学习规则是使用最 速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,其思想是使用梯度搜索理论,使网 络的误差平方和最小。BP 神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和 输出层(output layer)。其网络结构4如图1所示:-5-y1y2y n输出层隐层输入层x1x2xm图1 三层BP网络结构图2.2 BP网络学习法步骤(1)初始化 在依据实际问题(输入变量和输出变量个数)给出网络连接结构,随机地设置所有联接权值为任意小。(2)提供训练样本i如果输入变量为 n 个,输出变量为 m 个,则每个训练样本形式为( x1 , x2 ,,x n
5、; t1 , t2 ,,tm ) ,这里的 t1 , t2 ,,tm 是 x1 , x2 ,,x n 的期望输出结果。(3)计算实际输出利用非线性函数 yi= 1 + exp(ijix )1 逐级计算各层节点(不包括输入层)的输出值,令最后的输出为 o1 , o2 , om 。(4)权值调整用递归方法从输出点开始返回到隐层节点,按下式调整权ij ( N + 1) = ij ( N ) + oi j这里 oi 是上层第i个节点的输出。若j是输出层节点,则 j= o j (1 o j )(t j o j ) ;若j是隐层节点,则 j有节点。= o j (1 o j ) k jk ,其中k 是节点j
6、所在层次的下层次的所k(5)返回(2)步,重复之,直到误差e满足为止5。3. BP神经网络的应用3.1 网络的建立通过在网络调查可知,顾客们在选择笔记本的时候首先选择的是笔记本的牌子,这里为了方便只选择联想品牌笔记本电脑。顾客在确定牌子后会选择自己适合的价格范围及性能,所以我们确定其为性价比因素,之后顾客会选择笔记本的特殊功能(如:指纹识别,摄像头 等)、外观设计、电池供电能力(笔记本能够使用电池正常工作的时间)等这都归为我们要评 价的因素。所以在本文里我们选择“性价比”,“特殊功能”,“外观设计”,“电池供电 能力”作为决定因素。这里我们设:x1 表示性价比; x2 表示特殊功能;x3 表示
7、外观设计; x4 表示电池供电能力;该四个因素作为 BP 网络的输入,令它们的取值在01 之间。设网络的输出变量设为4 个,即:y1 表示总体来说笔记本好; y2 表示总体来说笔记本较好;y3 表示总体来说笔记本一般; y4 表示总体来说笔记本差; 该网络采用两个输出节点,分别设这四类的输出值为:y1 =(1,1),y2 =(1,0),y3 =(0,1),y4 =(0,0)。本文从中关村在线采集了联想10种笔记本电脑作为研究对象,并将相应的原始数据归一 化6,结果见表1。表1 归一化的样本数据笔记本序号x1x2x3x4y10.450.510.710.53(1,0)20.370.810.690.
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