| 改进的BP神经网络算法及其应用 |
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| 引用本文： | 冯立颖.改进的BP神经网络算法及其应用[J].计算机仿真,2010,27(12). |
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| 作者姓名： | 冯立颖 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，河北省自然科学基金 |
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| 摘 要： | 研究提高神经网络算法的快速性和稳定性问题,针对BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺点,分析了一般改进算法在神经网络结构优化过程中存在的问题,并根据遗传算法的特点,提出了一种改进的基于压缩映射遗传的BP神经网络优化方法.算法通过引入泛函分析中的压缩映射原理,不但解决了BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小值的缺陷,加快了BP网络的收敛速度,而且还弥补了BP神经网络在学习过程中与网络连接权值初值选择密切相关的不足.与传统的BP算法相比,训练步数减少了17.4387%,训练时间节省了8.2774%.实验结果表明改进的方法取得了良好的效果,可应用于实践中.
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| 关 键 词： | 神经网络 反向传播算法 压缩映射 优化 适应度 |
Optimized BP Neural Networks Algorithm and Its Application |
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| FENG Li-ying.Optimized BP Neural Networks Algorithm and Its Application[J].Computer Simulation,2010,27(12). |
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| Authors: | FENG Li-ying |
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