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基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型
基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型
摘要：BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可用于解决分类与回归问题。然而，在实际应用中，BP神经网络的性能受到特征选择和隐含层节点数的影响。本论文提出一种基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型，旨在提高BP神经网络的分类性能。
关键词：BP神经网络；特征选择；属性核；隐含层节点数；分类性能
1.引言
神经网络是一种模仿人类大脑结构与功能的计算模型，通过模拟大量神经元之间的连接和信息传递，实现学习与决策的功能。BP神经网络是一种常用的神经网络模型，利用反向传播算法可以对模型参数进行训练和优化，从而实现分类与回归问题的求解。
然而，BP神经网络的性能受到特征选择的影响。特征选择是指从原始数据中选择最有用的特征子集，以提高模型的性能和泛化能力。传统的特征选择方法如过滤法、包装法和嵌入法等，往往依赖于特征与目标之间的相关性，缺乏对特征之间关联的考虑。而属性核特征选择方法通过引入属性核函数，能够对特征之间的关联进行建模，进一步改善特征选择的效果。
另外，BP神经网络的隐含层节点数对模型的性能也有重要影响。传统的BP神经网络中，隐含层节点数往往需要手动确定，过低的节点数会导致欠拟合，过高的节点数会导致过拟合，都会影响模型的性能。因此，动态确定隐含层节点数是提高BP神经网络性能的关键。
2.方法
本论文提出的基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型主要由以下几个步骤构成：
2.1属性核特征选择
首先，根据原始数据样本和特征，通过计算属性核函数，得到特征之间的相似度。常用的属性核函数有线性核、多项式核和高斯核等。然后，根据特征之间的相似度，利用特征自信息、相关系数或者信息熵等方法，进行特征排序和选择，选择最有用的特征子集。通过属性核特征选择，可以减少特征维度，提高模型的训练速度和泛化能力。
2.2隐含层节点数动态确定
在传统的BP神经网络中，隐含层节点数需要手动确定，往往依靠经验和试验。本论文中，我们通过遗传算法和交叉验证的方法，动态确定隐含层节点数。具体地，我们设置一个隐含层节点数的初始范围，并通过遗传算法对隐含层节点数进行动态搜索和优化，最终选择出最优的隐含层节点数。然后，通过交叉验证的方法，对模型进行评估和调优，得到最终的BP神经网络模型。
3.实验与结果分析
我们在多个经典的分类数据集上进行了实验，比较了传统的BP神经网络和基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型的性能差异。实验结果表明，我们提出的模型相比传统的BP神经网络模型，在分类性能上有显著提高。特别是在高维数据集上，我们的模型能够更好地处理特征选择和隐含层节点数确定的问题，提高了模型的准确性和鲁棒性。
4.结论
本论文提出了一种基于属性核特征选择与隐含层节点数动态确定的BP神经网络模型，通过引入属性核函数来对特征之间的关联进行建模，通过遗传算法和交叉验证的方法动态确定隐含层节点数。实验结果表明，我们的模型在分类性能上有明显优势。未来的工作可以进一步研究BP神经网络模型在其他领域的应用，进一步完善算法和优化方法，提高模型的性能和泛化能力。
参考文献：
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