A Global Optimization BP Neural Networks
一种新的全局优化BP网络*

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。