%0 Journal Article
%T A Global Optimization BP Neural Networks<br>一种新的全局优化BP网络*
%A SHENG Li
%A LIU Xi-yu
%A GAO Ming
%A <br>盛立
%A 刘希玉
%A 高明
%J 计算机应用研究
%D 2006
%I 
%X 将L-M算法与填充函数法相结合，提出一种训练前向网络的混合型全局优化GOBP(Global Optimization BP)算法。L-M算法的收敛速度快，利用它先得到一个局部极小点，然后利用填充函数算法跳出局部最小，得到一个更低的局部极小点，重复计算即可得到全局最优点。经实验验证，该算法收敛速度很快，避免了局部收敛，而且性能稳定。
%K L-M Algorithm
%K Filled Function
%K Global Optimization
%K BP Neural Networks<br>L-M算法
%K 填充函数
%K 全局优化
%K BP网络
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=A9D9BE08CDC44144BE8B5685705D3AED&aid=F44EF1405E2E9A0A&yid=37904DC365DD7266&vid=EA389574707BDED3&iid=0B39A22176CE99FB&sid=CC0ECB9C52F1B85F&eid=D2742EEE6F4DF8FE&journal_id=1001-3695&journal_name=计算机应用研究&referenced_num=0&reference_num=12