一种动态调整学习速率的bp算法

？在基本反向传播（bp）算法中，学习速率往往固定不变，限制了网络的收敛速度和稳定性。因此，提出一种动态调整bp网络学习速率的算法，以bp网络输出层节点的实际输出值与期望输出值的平均绝对值误差及其变化率为自变量，找出学习速率与两个自变量之间的函数关系。根据网络的实际学习情况，对学习速率进行动态调整。实例仿真结果表明，改进的bp算法在保持网络稳定性的同时，具有更快的收敛速度。而且，该算法只需恰当地选取几个参数，不受条件限制，因此具有普遍的适用性。