| 多层前馈神经网络研究—单位BP算法 |
| |
| 引用本文： | 韩明红,韩捷,关惠玲. 多层前馈神经网络研究—单位BP算法[J]. 振动、测试与诊断, 2001, 21(1): 30-35 |
| |
| 作者姓名： | 韩明红 韩捷 关惠玲 |
| |
| 作者单位： | 郑州工业大学振动工程研究所 |
| |
| 基金项目： | 河南省自然科学基金资助项目（编号：994044000） |
| |
| 摘 要： | 分析了引起标准BP算法收敛速度慢的原因，以及传统改进方法的不足之处，探讨了解决的途径，为了提高BP算法的收敛速度，定义并引入了基量函数的概念，并将其运用到BP算法中，给出了一种效的单位BP算法，仿真和实例结构均表明该算法够较好地克服标准BP算法收敛速度慢的缺点，并可以达到很高的网络逼近精度。
|
| 关 键 词： | 单位BP算法 训练速度 逼近精度 多层前馈神经网络 收敛速度 |
| 修稿时间： | 1999-06-25 |
Research on MultilayerFeedforward Neural Networks |
| |
| Han Minghong,Han Jie,Guan Huiling. Research on MultilayerFeedforward Neural Networks[J]. Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis, 2001, 21(1): 30-35 |
| |
| Authors: | Han Minghong Han Jie Guan Huiling |
| |
| Abstract: | The reasons for the slowness in convergence of standard backpropagation algorithm and the imperfection of conventional improved algorithms have been fully analyzed. In order to improve the convergence rate of multilayer feedforward neural networks, a new highly efficent unitary backpropagation algorithm based on the unitary function is proposed. Numerical simulation and experimental results show that the algorithm can greatly increase the convergence rate and highly improve their imminent accurary. |
| |
| Keywords: | neural networks unitary backpropagation algorithm training speed imminent accuracy |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
