基于BP神經網絡優化算法的高維數據挖掘模式識別精度提升研究

一、前言

隨著大數據時代的到來，高維數據挖掘在眾多領域的重要性日益凸顯。BP神經網絡作為模式識別的重要工具，在高維數據挖掘中扮演著關鍵角色。然而，傳統的BP神經網絡存在訓練速度慢、易陷入局部最優等缺陷，限制了其在高維數據挖掘中的應用效果。為提升BP神經網絡在高維數據挖掘模式識別中的精度，本文提出了一種基于遺傳算法優化的BP神經網絡模型，并通過實例研究驗證了其有效性和實用性。

到得到輸出層的預測結果。根據輸出誤差，通過鏈式法則計算每個神經元的梯度，并更新網絡中的權重和偏置。這個過程重復進行，直到模型的損失函數最小化，訓練完成[2]。

輸出ai（1）可以通過以下公式計算：

常用的成本函數是均方誤差，其公式為：

二、BP神經網絡算法

BP（BackPropagation，反向傳播）神經網絡算法是一種常用的監督學習算法，廣泛應用于模式識別、數據挖掘等領域，由輸人層、隱藏層和輸出層組成，每一層由多個神經元構成。首先，輸入層接收外部數據并傳遞給隱藏層[。輸出層將網絡的最終結果反饋給系統。

如圖1所示，輸入數據通過神經網絡層層傳遞，最終產生預測輸出。此過程中，計算每一層的激活值，直BP神經網絡的優點在于其能夠通過調整權重來擬合復雜的非線性關系，適應性強，能夠處理多種類型的數據。然而，BP算法也存在一些缺點（如容易陷入局部最優解、訓練過程計算量大、訓練速度較慢等問題）。盡管如此，通過優化算法（如引入動量、改進激活函數等），BP神經網絡在很多實際問題中依然表現出色。

三、基于BP神經網絡優化算法的高維數據挖掘模式設計

（一）輸入層

在基于BP神經網絡優化算法的高維數據挖掘模式設計中，在高速銑削工件表面粗糙度預測模型中，輸入層的神經元數目通常由實驗所需的特征數決定[3。例如，若需要將工件的速度、進給量、切削深度等多個參數作為輸入特征，則輸入層的神經元數目將與這些參數數量相等。每個輸入節點的值將代表不同的工況信息，這些信息將在后續的網絡層中被進一步處理，以產生預測結果。激活函數可以選擇Sigmoid函數、ReLU函數等，成本函數可以選擇均方誤差（MSE）、交叉熵等。

分形維數的估計可以通過計算不同尺寸8的盒子數量N8來獲得。分形維數的估計通常使用盒子計數法，通過計算覆蓋目標圖形所需的最小盒子數量ParseError：KaTeX parse error：Expected ∵ ，got 'EOF'at end of input：N_{來估算。具體方法是選擇不同尺寸的盒子，然后計算能夠覆蓋圖形的盒子數量。隨著盒子尺寸的減小，所需的盒子數量會增加。根據盒子數量與盒子尺寸之間的關系，可以通過最小二乘法擬合得到分形維數，該方法常用于分析復雜的自然現象或圖形，如海岸線、云朵形態等，能夠揭示這些圖形的自相似性和復雜性。

分形維數的計算公式為：

通常，8的取值范圍可以從圖像尺寸的某個比例開始。例如， 1 % 到 10 % 的圖像尺寸。對于每個δ值，計算Nδ，并繪制Nδ對δ的平方（即Nδvs ）的圖表。如果圖像的分形維數D是常數，那么這個圖表應該顯示出一條直線，其斜率將等于

（二）隱含層

如圖2所示，隱含層是BP神經網絡中連接輸入層和輸出層的關鍵部分，負責對輸入數據進行非線性映射和特征提取。在高維數據挖掘模式中，隱含層的設計對于模型的表現至關重要。通常，隱含層的神經元數目是根據問題的復雜性、輸入特征的數量以及網絡的訓練效果來確定的。在高速銑削工件表面粗糙度預測模型中，隱含層的神經元數量需要根據實驗數據和預測精度來調節。較少的隱含層可能無法捕捉到數據中的復雜模式，而過多的隱含層則可能導致過擬合。為了優化性能，可以采用交叉驗證等方法來選擇合適的隱含層大小。隱含層通過激活函數實現神經網絡學習數據中的復雜關系[4]。合理的隱含層設計有助于提高預測精度和模型的泛化能力。

（三）輸出層

輸出層是BP神經系統對于隱含層信息進行預測分析的一大結構，主要是作用于隱含層的功能結構改變。在高維數據挖掘模式中，輸出層的設計直接影響到模型的最終表現。根據任務的不同，輸出層的結構會有所差異，主要體現在神經元的數量和激活函數的選擇上。對于回歸問題，如高速銑削工件表面粗糙度預測，輸出層通常包含一個神經元，輸出為一個連續值。此時，輸出層的激活函數常選用線性函數，以確保網絡能夠輸出任意實數值。如果是分類問題，輸出層的神經元數量將與類別數相等，常采用Softmax或Sigmoid函數來輸出類別概率。在高維數據挖掘中，由于數據的復雜性和多樣性，輸出層的權重和偏置需要通過訓練進行優化。訓練過程中，神經網絡不斷調整輸出層的參數，使得預測值與實際值之間的誤差最小化。通常使用均方誤差（MSE）或交叉熵作為損失函數，指導網絡優化參數[5]

為了提高輸出層的精度和穩定性，可以結合正則化方法防止過擬合。合理的輸出層設計不僅能提高模型的預測準確性，還能增強其在不同數據集上的泛化能力。通過不斷優化輸出層結構，可以在高維數據挖掘中取得更為優秀的預測結果。

四、BP神經網絡優化算法的高維數據挖掘模式識別精度提升實例研究

（一）參數選取

從表1的數據可以看出，試驗中的各項參數對表面粗糙度有顯著影響。主軸轉速、進給速度、切削深度、切削行距和刀具傾角等因素相互作用，導致表面粗糙度在不同試驗次數中有所波動。一般而言，較高的主軸轉速和適中的進給速度會獲得較低的表面粗糙度，而較大的切削深度和切削行距則可能導致表面粗糙度增加。刀具傾角對表面質量的影響也顯而易見，較大的傾角往往會帶來較高的粗糙度。

（二）學習率優化效果

如圖3所示，大進化的迭代次數設定為100次，初始種群大小為50個個體。在進化過程中，每個個體的基因通過選擇、交叉和變異進行更新，以適應環境變化。變異的發生概率被設定為一定值，以保證種群多樣性，并防止早期收斂。通過反復進化優化，可以提升種群的整體適應度，進而實現問題求解的最優或近似最優解。引導遺傳算法在優化過程中不斷迭代搜索最佳學習

最佳值：0.00192504平均值：0.279887 最佳值：0.0144129平均值：0.28236404 0.4 XB 中書 4 4 寸 品西B 4 值 0.2 最適應度0.2 ×最佳適應度 應 ×適 V平均適應度 適m0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100進化次數 進化次數學習率優化結果 學習率優化結果0.6值0.5 040 長態 01 1學習率 學習率（a）預報誤差改變量準則為10（-6） （b）預報誤差改變量準則為10（-1）

率值[。通過MATLAB仿真，可以觀察到不同預報誤差的改變量與學習率優化過程之間的關系，并能夠得到優化后的學習率，從而提高神經網絡的學習效率和預測精度。最終，優化結果顯示了遺傳算法在解決學習率選擇問題上的優勢。

（三）表面粗糙度預測結果和實驗結果的對比

從表2的對比結果來看，預測結果與實驗結果之間的絕對誤差和相對誤差都較小，表明預測模型的準確性較高。在工況5和工況10的預測中，預測表面粗糙度與實驗結果之間的絕對誤差分別為 和 差異較小，表明模型的預測具有較高的可靠性。相對誤差分別為 0 . 0 0 4 % 和 0 . 0 0 6 % ，也顯示了預測值與實際值之間的吻合程度非常高。總體而言，預測結果和實驗結果非常接近，表明該預測方法在表面粗糙度預測方面具有較好的應用潛力，并且可以有效指導實際加工過程中的參數選擇[7]。根據實驗數據分析，預測結果與實際數據相比，絕對誤差較小，相對誤差也在合理范圍內。

五、結語

通過遺傳算法對BP神經網絡學習率進行優化，有效提升了高維數據挖掘模式識別的精度。實驗證明，優化后的模型在預測高速銑削工件表面粗糙度方面具有更高的準確性和穩定性。具有一定的理論價值和實際應用潛力。未來，可進一步探索更多優化算法，以提升神經網絡在復雜高維數據挖掘任務中的性能。

參考文獻

[1]王震.基于深度學習的復雜背景下農業污染氣體識別算法研究[D].北京：中國農業科學院，2023.

[2]許海櫻.基于顏色和膠絲拉力建立鹽杜仲質量評價新方法及炮制增效作用研究[D].武漢：湖北中醫藥大學，2023

[3]吳仕勇.基于數值計算方法的BP神經網絡及遺傳算法的優化研究[D].昆明：云南師范大學，2006

[4]張輝.基于BP神經網絡的遙感影像分類研究[D].濟南：山東師范大學，2013.

[5]陸春元，焦洪宇，卜王輝.基于通道信息不平衡度的多元經驗模態分解方法[J].機電工程，2024，41（02）：280-288.

[6]梁磊，符杰林.基于改進生成式對抗網絡的OAM-FSO通信系統自適應解調[J].計算機應用與軟件，2023，40（08）：142-147.

[7]王薪宇.基于高光譜數據的土壤速氮含量反演模型比較[J]測繪與空間地理信息，2023，46（03）：201-204.

作者單位：遵義醫科大學醫學與科技學院

責任編輯：王穎振楊惠娟