BP神经网络收敛性问题的改进措施
, PP. 143-145
Keywords: BP神经网络,BP算法,收敛性,BPneuralnetwork,BpalgDhIn,0nvergence
Abstract:
:?BP算法现在已成为目前应用最广泛的神经网络学习算法,它在函数逼近、模式识别、分类、数据压缩等领域有着更加广泛的应用,但存在收敛较慢问题。笔者在文中简述了BP算法原理,针对BP算法的收敛性问题,提出了几点改进措施。
References
[1] | 张洪,邹乐君,沈晓华.BP神经网络在测井岩性识别中 的应用[J].地质与勘探,2002,38(6):63-65.
|
[2] | 郑浩,王全凤.BP神经网络在高层结构体系选择中的 应用[J].华侨大学学报,2003,24(1):47-55.
|
[3] | 李晓峰,刘光中.人工神经网络BP算法的改进及其应 用[J].四川大学学报(工程科学版),2000,32(2):105 109.
|
[4] | 张文鸽,吴泽宁,逯洪波.BP神经网络的改进及其应用 [J].河南科学,2003,21(2):202.206.
|
[5] | 何耀华,夏志忠.BP网络的快速自适应学习算法[J]. 系统工程理论与实践,20o0,(1):22-25.
|
[6] | 肖本政,江辑光,肖达川.BP学习算法改进的理论依据 [A].全国神经网络大会论文集[C].北京:科教出版 社,1993:282-286.
|
[7] | 向国全,董道珍.BP模型中的激励函数和改进的网络 训练法[J].计算研究与发展,1997,34(2):113.117
|
Full-Text