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前馈神经网络快速学习算法及应用  
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【会议录名称】 '2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集 , 2003 年
【作者】 仉宝玉; 陈义俊;
【英文论文作者】 ZHANG Bao-yu CHEN Yi-jun (Institute of Information&Engineering; Liaoning University of Petroleum&Chemical Technology; Fushun; 113001; China);
【作者单位】 辽宁石油化工大学信息工程学院;
【会议名称】 '2003系统仿真技术及其应用学术交流会
【会议地点】 中国安徽合肥
【主办单位】 中国自动化学会系统仿真专业委员会、中国系统仿真学会仿真计算机与软件专业委员会
【学会名称】 中国自动化学会系统仿真专业委员会
【主编】 陈宗海
【关键词】 前馈神经网络; 最速下降法; 正交校正共轭梯度法;
【英文论文关键词】 Feedforward neural networks; Steepest descent algorithm; CGM-OC approach;
【论文摘要】 针对前馈神经网络学习算法的缺陷,提出一种前馈神经网络的快速学习算法。该算法将网络训练过程分为两个阶段,首先采用最速下降法算法使其接近最优点,再改用正交校正共轭梯度法以加快收敛速度。经仿真试验表明该算法是一种高效、快速的方法。
【英文论文摘要】 To overcome the learning algorithm's defects of feedforward neural networks,this paper proposed a new fast learning algorithm of feedforward neural networks,,the algorithm dispart the training process into two phases.First adapt steepest descent algorithm to approach best point,then change gradient descent algorithm to quicken speed.simulation results indicate that the proposed method is an efficient and fast algorithm.
【更新日期】 2012-01-05

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