基本信息
- 項目名稱：
- 關于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的研究
- 小類：
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- 簡介：
- 運用梯度下降法對BP網(wǎng)絡模型進行改進，改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型研究沈陽六個主要產(chǎn)業(yè)集群的創(chuàng)新能力，從而對其創(chuàng)新能力進行評價。證實改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡對產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價應用具有可行性，通過該方法準確的評價結(jié)果看出，對產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力的評價更加客觀，同時也提供了一種新的評價方法來研究產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價工作。
- 詳細介紹：
- 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價體系，是構(gòu)建在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力理論的基礎之上的評價指標體系。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進思路和改進原理加以闡述，運用梯度下降法對BP網(wǎng)絡模型進行改進，并采用改進BP網(wǎng)絡模型研究沈陽航空和軟件產(chǎn)業(yè)，裝備制造業(yè)、渾南新區(qū)和沈北新區(qū)，法庫陶瓷產(chǎn)業(yè)六個主要產(chǎn)業(yè)集群，從而對其創(chuàng)新能力進行評價。首先，依據(jù)評價指標體系建立原則建立評價指標體系，并對評價指標進行系統(tǒng)設計。其次，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡科學的加以改進。最后，實例研究產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價，對數(shù)據(jù)歸一化處理、確定評價標準、實例驗證。通過與沈陽六大產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力不斷對比，發(fā)現(xiàn)改進BP網(wǎng)絡的輸出值較之標準BP網(wǎng)絡的輸出值與期望值相差較小，相對誤差較??；通過認真分析訓練誤差曲線，在網(wǎng)絡參數(shù)相同的情況下，改進BP網(wǎng)絡模型的產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價學習從而導致網(wǎng)絡無法收斂等現(xiàn)象使其收斂快、效率高，避免了標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡在訓練過程中發(fā)生振蕩。針對改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡對產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力，證實改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡對產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價應用具有可行性。通過該方法準確的評價結(jié)果看出，產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力的評價更加客觀，同時也提供了一種新的評價方法來研究產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價工作。但影響產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力高低的主要影響因素和指標尚不能依據(jù)準確的評價結(jié)果，加強對評價指標的研究是今后的重要工作內(nèi)容，對產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價過程中各指標影響因子的大小加以明確，從而系統(tǒng)權(quán)衡各評價指標使產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新朝良好態(tài)勢不斷發(fā)展。
作品專業(yè)信息
撰寫目的和基本思路
- 對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進思路和改進原理加以闡述，運用梯度下降法對BP網(wǎng)絡模型進行改進，并采用改進BP網(wǎng)絡模型研究沈陽六個主要產(chǎn)業(yè)集群，從而對其創(chuàng)新能力進行評價。最終評價為，集群創(chuàng)新能力水平從高到低依次為航空和軟件產(chǎn)業(yè)，裝備制造業(yè)、渾南新區(qū)和沈北新區(qū)，法庫陶瓷產(chǎn)業(yè)。改進BP網(wǎng)絡模型相比標準BP網(wǎng)絡模型，有更加科學可靠評價結(jié)果。
科學性、先進性及獨特之處
- 運用梯度下降法對BP網(wǎng)絡模型進行改進，并通過標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡與改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力研究。
應用價值和現(xiàn)實意義
- 通過標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡與改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以系統(tǒng)、科學、客觀的分析評價產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力，制定并實施適當?shù)膭?chuàng)新戰(zhàn)略，意義在于使集群保持較強的競爭優(yōu)勢并獲得集群效益。
作品摘要
- 產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價體系，是構(gòu)建在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力理論的基礎之上的評價指標體系。對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的改進思路和改進原理加以闡述，運用梯度下降法對BP網(wǎng)絡模型進行改進，并采用改進BP網(wǎng)絡模型研究沈陽六個主要產(chǎn)業(yè)集群，從而對其創(chuàng)新能力進行評價。最終評價為，集群創(chuàng)新能力水平從高到低依次為航空和軟件產(chǎn)業(yè)，裝備制造業(yè)、渾南新區(qū)和沈北新區(qū)，法庫陶瓷產(chǎn)業(yè)。改進BP網(wǎng)絡模型相比標準BP網(wǎng)絡模型，有更加科學可靠評價結(jié)果。
獲獎情況及評定結(jié)果
- 無
參考文獻
- Elsevier Science(ScienceDirect)、IEL全文數(shù)據(jù)庫和中國學術(shù)期刊網(wǎng)全文書數(shù)據(jù)庫(CNKL)
調(diào)查方式
- 書報刊物 、 統(tǒng)計報表
同類課題研究水平概述
- BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型是目前應用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型最為廣泛和成功的，以學習過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成其基本思想，周而復始地進行信號正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)整過程。雖然BP神經(jīng)網(wǎng)絡在產(chǎn)業(yè)集群創(chuàng)新能力評價研究得到一些應用，但BP網(wǎng)絡存在誤差易陷入局部極小值、收斂速度慢、訓練過程易振蕩、網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)難以確定等缺陷制約著BP神經(jīng)網(wǎng)絡在該領域的進一步應用和發(fā)展。BP神經(jīng)網(wǎng)絡采用梯度下降法作為其優(yōu)化算法，優(yōu)化含有多個隱含層的網(wǎng)絡，得出導致BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在上述缺陷的主要原因是其搜索方式。因此，本文對梯度下降法的搜索原理進行入手，進而改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡，從而不斷擴大BP神經(jīng)網(wǎng)絡的應用范圍。
