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前馈神经网络的一种BP-阿当姆斯学习算法

A BP-ADAMS LEARNING ALGORITHM FOR FEEDFORWARD NEURAL NETWORKS
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摘要 针对神经网络学习问题,研究将微分方程数值解法--阿当姆斯法用于神经网络的权值修正.考虑BP算法在网络学习初始阶段误差函数下降速度较快,而阿当姆斯算法在网络学习后期具有较高学习精度的特点,给出了前馈神经网络一种BP与Adamas方法相融合的BP-Adamas结合算法.文中对BP算法、Adamas算法和BP-Adamas结合算法的性质进行了对比分析,并以随机模式识别和旋转机械故障自动诊断问题为例验证了算法的有效性.
作者 衣治安 许少华
出处 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2003年第z1期748-752,共5页 Information and Control
基金 黑龙江省自然科学基金资助项目(F02-11)
关键词 前馈神经网络 微分方程初值问题 数值解 Adams方法 学习算法
分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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参考文献6

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二级参考文献1

共引文献6

信息与控制
2003年 第z1期

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