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基于BP神经网络的化肥供应商选择模型的构建·1　BP神经网络基本原理简介人工神经网络(Artificial Neural Network,简称是由大量简单的处理单元组成的非线性、自适应、自组织系统,它是再现在神经科学研究成果的基础上,试图通过模拟人类神经系统对信息进行加工、记忆和处理的方式,设计出的一种具有人脑风格的信息处理系统。通常分为前馈神经网络、反馈神经网络(Feedback NN)和自组织神经网络(Self-organizing NN)等3种基本类型。BP网络是单向传播的多层前馈神经网络。网络分为输入层、中间层(隐含层)、输出层,其中如何输出都只有一层,中间层可有一层或多层。

同层的网络结点之间没有连接。每个网络结点表示一个神经元,其传递函数通常采用Sigmoid型函数其结构如图1。每对神经元之间的连接上有一个加权系数W。可以加强或减弱上一个神经元的输出对下一个神经元的刺激。这个加权系数通常称为权值,修改权值的规则称为权值算法。建立在BP神经网络基础上的专家系统根据一定的算法,通过对样本数据的学习,确定网络权值。

第一步:用随机数(一般在0~1之间)初始化ωij和θj,其中ωij为神经元i到神经元j的连接权重θj为神经元j(隐含层和输入层)的阙值。

第二步:输入将经预处理的训练样本集{xpi}和相应的期望输出集{ypi},其中p,l分别表示样本数和输入向量数。

第三步:计算各层的输出。对于输入层,其输入与输出相同,即Opj=xpj,其中xpj为第p个样本的第个值;对于隐含层和输出层,神经元的输出操作为∑ωijOpj-θj),其中Opj既是神经元i的输出又是神经元j的输入,f(x)是一个非线性可微分非递减函数,一般取s型函数,即f(x)=1/(1+e-x)。

第四步:计算各层误差信号,输出层δ隐含层δpj=Opj(1-Opj)∑δpjωij。

第五步:反向传播,修正权重ωij(t-1)=ωαδpjοpj,其中α为学习速度。

第六步:计算误差Er=(∑p∑当Er小于给定的拟合误差,网络训练结束,否则转到第三步,继续训练。

评价指标的标准化神经网络模型一般以S形函数作为转换函数,该函数的值域为[0,1],因此在网络训练时要将原始数据进行处理,规范到[0,1]之间。由于在现有的评价指标体系中,既有定性指标又有定量指标,为使各指标在整个系统中具有可比性,必须对各指标进行标准化处理。我们采用下列方法把指标数据作标准化处理当指标值越大,评价越好时当指标值越小,评价越好时其中,Fi是指标值为xi的指标化值,ximin是预先确定的第i个指标的最小值,ximax是预先确定的第i个指标的最大值,i是评价指标的数目。

BP神经网络模型评价功能的实现依据构建的BP神经网络模型,对化肥供应商的选择评价步骤如下第一步,评价模型结构设计。生产燃料乙醇均具有明显的比较优势。而作为一种替代能源,马铃薯燃料乙醇的发展具有以下几个方面的优势:一是马铃薯适应性强,种植范围广,全国各地都可种植。二是马铃薯光合效率高,生物产量大,可生产大量的原料,形成产业;三是马铃薯耐干旱、耗水少,种植技术容易掌握,生产成本较低;四是马铃薯既可作为粮食,又可以转化成能源,粮食不足时它是粮食,粮食有余时它可加工成燃料乙醇,能够把国家粮食安全和能源安全有机地结合起来;五是能够促进农业结构调整,提高耕地的生产效率。

此外,发展马铃薯燃料乙醇产业也为马铃薯的消费、产品的转化和增值提供了一个新的渠道,可形成一个新的经济增长领域。它还可带动马铃薯种植业的发展,最终形成一个马铃薯大产业,在推动我国经济发展中发挥重要作用。同时,马铃薯燃料乙醇产业能直接为农民创造收入,让他们能够从农业生产中获得实实在在的利益。

综上所述,利用我国的马铃薯资源优势,进一步发展燃料乙醇产业,对于构建国家能源、粮食安全新体系,建设社会主义新农村和促进马铃薯产业健康发展有重要意义,前景十分广阔。