一种综合改进的bp神经网络及其实现

？从网络拓扑结构、增加动量项、增加学习速率自适应调整、增加权重初始化的n-w法等几个方面讨论了bp神经网络的改进,通过这几种方法的组合实现了一种新的改进型网络。详述了网络结构参数如学习速率初始值、隐含元个数、网络收敛精度等的确定原则和方法,并针对某一问题进行了计算分析。计算中重点分析了学习速率和隐含元个数的确定、各种单一改进方法和综合改进方法的比较、网络训练样本量的取舍等。分析表明改进方法是有效果的