| 一种改进的BP算法及其MatLab仿真 |
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| 引用本文： | 金朝红,吴汉松.一种改进的BP算法及其MatLab仿真[J].计算机仿真,2005(Z1):248-250. |
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| 作者姓名： | 金朝红 吴汉松 |
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| 作者单位： | 海军工程大学电气工程系,湖北,武汉,430033 |
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| 摘 要： | 基于最优化理论,提出了基于新拟牛顿方程的改进拟牛顿算法训练BP神经网络.改进算法使用了一组新型的Hesse矩阵校正方程,使得改进拟牛顿算法具有全局收敛性和局部超线性收敛性.该文将改进的拟牛顿算法与BP神经网络权值的训练结合,得到一种新的BP神经网络权值的训练算法.与传统的神经网络权值学习的拟牛顿算法比较而言,采用改进算法的神经网络的收敛速度明显加快.改进算法能有效解决BP神经网络收敛速度慢的缺陷,显著提高了BP神经网络的学习训练收敛速度和学习精度.
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| 关 键 词： | BP神经网络 拟牛顿 算法 收敛速度 |
| 修稿时间： | 2005年3月17日 |
An improved BP Algorithm and Its Simulation Based on MatLab |
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| JIN Chao-hong,WU Han-song.An improved BP Algorithm and Its Simulation Based on MatLab[J].Computer Simulation,2005(Z1):248-250. |
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| Authors: | JIN Chao-hong WU Han-song |
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