[图文] BP神经网络预测技术在船舶与海洋工程中的应用研究(2)

2.2 样本集数据处理 由于BP神经网络的输出值在0～1之间，而且当输入值在-0.6～0.6之间时变化较快，所以应该对学习样本数据进行一定的压缩处理^{[2] [3] [4]}，使之满足网络计算的要求。对于船舶与海洋工程（以下简称船海工程）来说，绝大多数情况下处理的输入数据都是正的实数，同时为了减少计算误差，一般可以将将输入数据压缩在（0.1，0.9）范围内，对输出数据也可如此处理。

3 算例及分析

笔者根据前述算法，用C++语言编制了BP神经网络数值预测程序，在Vc++6.0上调试通过，所用电脑配置为PIII933MHz主频，512M内存，硬盘50G，现结合两个算例进行分析。

例 1 现有一模型^[13]，具有如下映射特性，试拟合之。

X₁＝1 1 1 1 Y₁＝1 0 0； X₂＝0 1 0 0 Y₂＝0 1 0； X₃＝1 1 1 1 Y₃＝0 0 1

1 0 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1

1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1

1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 1 1

(责任编辑：泉水)

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