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多层前馈神经网络中BP算法的改进及其应用研究

An Improved BP Algorithm for FNN and Its Application

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【作者】 宋宜斌; 王培进; 李凯里;

【Author】 Song Yibin Wang Peijin (College of Computer Science & Technology. Yantai University, Yantai, 264005)

【机构】 烟台大学计算机学院;

【摘要】 本文从前馈神经网络原理分析出发,提出一种速率适应因子方法用于对多层前馈神经网络中的 BP算法的改进,并将改进的算法用于XOR问题的学习及多重XOR分类器问题的学习.仿真结果表明,改进后BP的算法可显著加速网络的学习速度,并且学习过程具有良好的收敛性及较强的鲁棒性。

【Abstract】 According to the mechanism of Feedforward Neural Network(FNN), this paper describes a method with variable learning rate factors for the improvement of BP algorithm. The improved algorithm is applied to the learning of the XOR question and some classification process. The simulations show the improved algorithm has good effects on speeding up learning process and bettering its learning convergence and robust performance.

【关键词】 前馈神经网络; BP算法;
【Key words】 feedforward neural networks; BP algorithm.;
  • 【会议录名称】 2001年中国智能自动化会议论文集(上册)
  • 【会议名称】2001年中国智能自动化会议
  • 【会议时间】2001-08
  • 【会议地点】中国云南昆明
  • 【分类号】TP183
  • 【主办单位】中国自动化学会智能自动化专业委员会、昆明船舶设备集团公司、云南自动化学会、中国人工智能学会计算机视觉及智能控制学会、IEEE控制系统学会北京分会、中国自动化学会机器人竞赛工作委员会
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