神經網絡各個網絡參數的設定原則是一個復雜而關鍵的過程，它直接影響到網絡的性能和學習效果。以下將從網絡節點、初始權值、訓練速率、動態參數、允許誤差、迭代次數、Sigmoid參數、數據轉換以及激活函數等多個方面詳細闡述這些參數的設定原則。

一、網絡節點

網絡節點是神經網絡的基本組成單元，包括輸入層節點、隱藏層節點和輸出層節點。

1. 輸入層節點 ：輸入層節點數通常等于系統的特征因子（自變量）個數。這是因為輸入層負責接收原始數據，并將其傳遞給隱藏層進行進一步處理。
2. 隱藏層節點 ：隱藏層節點的數量選擇是一個經驗性的問題，沒有固定的規則。一般來說，隱藏層節點數可以設為輸入層節點數的75%左右作為起點，然后根據實際情況進行調整。例如，如果輸入層有7個節點，輸出層1個節點，那么隱藏層可以暫設為5個節點，構成一個7-5-1的BP神經網絡模型。在實際應用中，還需要通過比較不同隱藏層節點數的網絡性能來確定最合理的結構。
3. 輸出層節點 ：輸出層節點數等于系統目標個數。輸出層負責將隱藏層處理后的結果轉換為最終的預測或分類結果。

二、初始權值

初始權值是神經網絡訓練前的權重設置，對網絡的訓練過程和最終性能有重要影響。

1. 不應完全相等 ：初始權值不應設為完全相等的值。如果初始權值相等，那么在學習過程中，這些權值可能會保持相等，導致網絡無法充分學習。
2. 隨機生成 ：為了避免上述問題，通常會使用隨機生成器生成一組初始權值。這些權值通常在一個較小的范圍內隨機分布，如-0.5到+0.5之間。

三、訓練速率

訓練速率（學習率）決定了權重在每次迭代中的更新幅度。

1. 經驗確定 ：在經典的BP算法中，訓練速率是由經驗確定的。一般來說，訓練速率越大，權重變化越大，收斂速度越快；但過大的訓練速率可能導致系統振蕩，甚至發散。
2. 自動調整 ：在一些系統中，訓練速率會自動調整以尋求最優值。用戶也可以設置一個最小訓練速率作為下限，以確保系統穩定性。

四、動態參數

動態參數（如動量項系數）用于控制權重更新的方向和速度。

1. 經驗選擇 ：動態參數的選擇也是經驗性的。一般來說，動態系數會取一個較小的值（如0.6到0.8之間），以確保權重更新的穩定性。

五、允許誤差

允許誤差是判斷網絡訓練是否收斂的標準。

1. 設定范圍 ：允許誤差通常設定在一個較小的范圍內（如0.001到0.00001之間）。當兩次迭代結果的誤差小于允許誤差時，系統認為訓練已經收斂并停止迭代。

六、迭代次數

迭代次數是神經網絡訓練過程中的一個重要參數。

1. 預設值 ：迭代次數通常預設為一個較大的值（如1000次）。然而，由于神經網絡計算并不能保證在各種參數配置下都能收斂到全局最優解，因此當迭代結果不收斂時，需要允許達到最大的迭代次數。

七、Sigmoid參數

Sigmoid參數用于調整神經元激勵函數的形式。

1. 調整范圍 ：Sigmoid參數一般取在0.9到1.0之間。通過調整這個參數可以改變Sigmoid函數的形狀和斜率，從而影響神經元的激活程度和網絡的性能。

八、數據轉換

數據轉換是神經網絡預處理中的一個重要步驟。

1. 轉換方法 ：在DPS系統中，允許對輸入層各個節點的數據進行轉換。常用的轉換方法包括取對數、平方根轉換和數據標準化轉換等。這些轉換方法可以幫助改善數據的分布特性并加速網絡的訓練過程。

九、激活函數

激活函數是神經網絡中神經元的重要組成部分。

1. 選擇原則 ：選擇激活函數時需要考慮問題類型、網絡架構以及梯度問題等多個因素。對于二分類問題，輸出層通常使用Sigmoid函數；對于多分類問題，輸出層通常使用Softmax函數；對于回歸問題，輸出層可以不使用激活函數或使用恒等激活函數（線性激活）。隱藏層則推薦使用ReLU及其變體（如Leaky ReLU、ELU等）因為它們計算簡單且在很多情況下都能提供良好的性能。

十、總結與展望

綜上所述，神經網絡各個網絡參數的設定原則是一個復雜而關鍵的過程。通過合理設置網絡節點數、初始權值、訓練速率、動態參數、允許誤差、迭代次數、Sigmoid參數以及數據轉換等參數，并結合適當的激活函數選擇和網絡結構優化策略，可以構建出性能優良的神經網絡模型。