摘要
提出了人工神经元的一种新颖的多参数可调激活函数,推导出相应的BP学习算法。在人工神经网络用于除草剂化合物活性预测的研究中,和传统BP算法的对比试验显示,本文的改进BP网络具有更快的收敛速度和更高的精度。
In this paper, a novel variant activation (transform) sigmoid function with three parameters is proposed, and then the improved BP algorithm based on it is educed and discussed. The efficiency and advantage of the method is proved by the prediction results for the activity of herbicide based on the improved and traditional BP ANNs.
出处
《武汉大学学报（信息科学版）》
EI
CSCD
北大核心
2004年第10期916-919,共4页
Geomatics and Information Science of Wuhan University
基金
国家自然科学基金资助项目(29875021)。
关键词
人工神经网络
激活函数
BP算法
artificial neural network
activation function
BP algorithm
