隱層的層數(shù)和隱層神經(jīng)元的個數(shù)與輸入技術(shù)特征參數(shù)的復(fù)雜程度和需要識別的故障模式種類有著緊密的聯(lián)系，當(dāng)出現(xiàn)輸入模式和輸出模式不能夠順利匹配時，就不得不提加隱層層數(shù)，以便于建立輸入信號的中間轉(zhuǎn)換，處理信號的能力也是隨著隱層層數(shù)的提加而逐步增加，假使設(shè)定BP網(wǎng)存在足夠的隱層個數(shù)，輸入模式轉(zhuǎn)換為輸出模式也始終保持著十分的適宜。就目前所經(jīng)歷的情況來說，還沒有任何一種理論依據(jù)可以作為BP網(wǎng)必須要提加到兩個層次以上的隱層，對于絕大多數(shù)的實際問題來說，只有一個隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（三層）就能夠解決實際問題了。以實際工程應(yīng)用的經(jīng)驗做依據(jù)，把BP神經(jīng)網(wǎng)隱層的數(shù)目提加到兩個或以上可以說是沒有任何優(yōu)勢而言的，BP神經(jīng)網(wǎng)采用隱層的數(shù)目越大，它的訓(xùn)練時間不可避免的會飛速增加，形成這種現(xiàn)象的主要原因是伴隨著隱層數(shù)目的不斷提加，誤差向后傳播這一過程中所需的計算量自然也就會變得越來越大。除了這一點之外隱層的層數(shù)增加后，局部的最小誤差的值也會變大，在BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中網(wǎng)絡(luò)是十分容易陷入到局部最小誤差，最終難以跳出訓(xùn)練學(xué)習(xí)的過程，網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重要調(diào)整到最小誤差處是難以辦到的。根據(jù)實際的需要和以上的具體分析不難可以看出，針對作為本文研究對象的http://.電機而建立的BP網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)目設(shè)置為1,確定隱層數(shù)目之后更為重要的一個問題是怎樣在隱層選擇適當(dāng)數(shù)目的神經(jīng)元（神經(jīng)處理單元）。幾乎可以肯定的說，定下隱層神經(jīng)單元的數(shù)目{jd1}是所要建立的BP網(wǎng)絡(luò)成功與否的關(guān)鍵要點，這是由于如果把隱層神經(jīng)單元數(shù)取值的太小，那么網(wǎng)絡(luò)所能夠獲得的用以解決實際問題的信息量太少，面對稍微復(fù)雜的問題根本是無從應(yīng)對；相反，如果把隱層神經(jīng)單元數(shù)取值的太大，不僅使得BP網(wǎng)的訓(xùn)練時間飛速變長，而且這個訓(xùn)練學(xué)習(xí)的時間根本是人們所無法想象的長，這是根本不能夠接受的，更加令人頭疼和棘手的問題無疑是是過量的的隱層處理單元數(shù)目還極易出現(xiàn)被稱之為“極度貼合”的問題。簡而言之，如果BP網(wǎng)絡(luò)具有過度強悍的信息處理能力，那么就會把訓(xùn)練學(xué)習(xí)集中一些沒有太大意義的信息也納入進行深入學(xué)習(xí)的范疇。這樣，網(wǎng)絡(luò)要分辨數(shù)據(jù)中真正的模式就非常難了。

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