BP学习算法的改进与应用

目的　对BP学习算法中存在的大量局部极小点以及收敛速度慢问题进行研究并提出相应的改进方案。方法　采用类似模拟退火算法调整网络权值修改量η和动量项α以及对学习样本进行按类划分。结果　使用改进后的BP算法对480个学习样本进行学习，识别率从70%提高到95%，学习时间从4h下降到30min左右。结论　算法的改进提高了识别率并降低了学习时间。