ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)及收斂性分析
2007-01-01 00:00:00謝立春
計(jì)算技術(shù)與自動(dòng)化 2007年3期
摘 要：研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)理論，詳細(xì)分析幾種流行的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)一般BP算法收斂速度慢，易陷入局部極小值的缺陷，受Fletcher-Reeves線性搜索方法的指引，提出基于改進(jìn)共軛梯度擊的BP算法。從理論方面對(duì)算擊進(jìn)行深入的分析，介紹算去的詳細(xì)思路和具體過程。并將算法訓(xùn)練后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用到函數(shù)逼近中去。仿真結(jié)果表明，這種改進(jìn)方案確實(shí)能夠改善算法在訓(xùn)練過程中的收斂特性，而且提高收斂速度，取得令人滿意的逼近效果。
關(guān)鍵詞：網(wǎng)絡(luò)算法；BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；共軛梯度法
中圖分類號(hào)：TP183 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A
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