基本信息
- 项目名称：
- 关于改进BP神经网络模型的研究
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 管理
- 简介：
- 运用梯度下降法对BP网络模型进行改进，改进BP神经网络模型研究沈阳六个主要产业集群的创新能力，从而对其创新能力进行评价。证实改进BP神经网络对产业集群创新能力评价应用具有可行性，通过该方法准确的评价结果看出，对产业集群创新能力的评价更加客观，同时也提供了一种新的评价方法来研究产业集群创新能力评价工作。
- 详细介绍：
- 产业集群创新能力评价体系，是构建在产业集群创新能力理论的基础之上的评价指标体系。对BP神经网络的改进思路和改进原理加以阐述，运用梯度下降法对BP网络模型进行改进，并采用改进BP网络模型研究沈阳航空和软件产业，装备制造业、浑南新区和沈北新区，法库陶瓷产业六个主要产业集群，从而对其创新能力进行评价。首先，依据评价指标体系建立原则建立评价指标体系，并对评价指标进行系统设计。其次，对BP神经网络科学的加以改进。最后，实例研究产业集群创新能力评价，对数据归一化处理、确定评价标准、实例验证。通过与沈阳六大产业集群创新能力不断对比，发现改进BP网络的输出值较之标准BP网络的输出值与期望值相差较小，相对误差较小；通过认真分析训练误差曲线，在网络参数相同的情况下，改进BP网络模型的产业集群创新能力评价学习从而导致网络无法收敛等现象使其收敛快、效率高，避免了标准BP神经网络在训练过程中发生振荡。针对改进BP神经网络对产业集群创新能力，证实改进BP神经网络对产业集群创新能力评价应用具有可行性。通过该方法准确的评价结果看出，产业集群创新能力的评价更加客观，同时也提供了一种新的评价方法来研究产业集群创新能力评价工作。但影响产业集群创新能力高低的主要影响因素和指标尚不能依据准确的评价结果，加强对评价指标的研究是今后的重要工作内容，对产业集群创新能力评价过程中各指标影响因子的大小加以明确，从而系统权衡各评价指标使产业集群创新朝良好态势不断发展。
作品专业信息
撰写目的和基本思路
- 对BP神经网络的改进思路和改进原理加以阐述，运用梯度下降法对BP网络模型进行改进，并采用改进BP网络模型研究沈阳六个主要产业集群，从而对其创新能力进行评价。最终评价为，集群创新能力水平从高到低依次为航空和软件产业，装备制造业、浑南新区和沈北新区，法库陶瓷产业。改进BP网络模型相比标准BP网络模型，有更加科学可靠评价结果。
科学性、先进性及独特之处
- 运用梯度下降法对BP网络模型进行改进，并通过标准BP神经网络与改进BP神经网络模型对产业集群创新能力研究。
应用价值和现实意义
- 通过标准BP神经网络与改进BP神经网络模型，可以系统、科学、客观的分析评价产业集群创新能力，制定并实施适当的创新战略，意义在于使集群保持较强的竞争优势并获得集群效益。
作品摘要
- 产业集群创新能力评价体系，是构建在产业集群创新能力理论的基础之上的评价指标体系。对BP神经网络的改进思路和改进原理加以阐述，运用梯度下降法对BP网络模型进行改进，并采用改进BP网络模型研究沈阳六个主要产业集群，从而对其创新能力进行评价。最终评价为，集群创新能力水平从高到低依次为航空和软件产业，装备制造业、浑南新区和沈北新区，法库陶瓷产业。改进BP网络模型相比标准BP网络模型，有更加科学可靠评价结果。
获奖情况及评定结果
- 无
参考文献
- Elsevier Science(ScienceDirect)、IEL全文数据库和中国学术期刊网全文书数据库(CNKL)
调查方式
- 书报刊物 、 统计报表
同类课题研究水平概述
- BP神经网络模型是目前应用的人工神经网络模型最为广泛和成功的，以学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成其基本思想，周而复始地进行信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程。虽然BP神经网络在产业集群创新能力评价研究得到一些应用，但BP网络存在误差易陷入局部极小值、收敛速度慢、训练过程易振荡、网络结构难以确定等缺陷制约着BP神经网络在该领域的进一步应用和发展。BP神经网络采用梯度下降法作为其优化算法，优化含有多个隐含层的网络，得出导致BP神经网络存在上述缺陷的主要原因是其搜索方式。因此，本文对梯度下降法的搜索原理进行入手，进而改进BP神经网络，从而不断扩大BP神经网络的应用范围。
