摘要
通过对人类学习机理和机制的研究 ,以及对现有 BP神经网络学习算法及其改进的深入分析 ,本文提出了一种新的学习算法。该学习算法使神经网络学习由纯数学推导向智能化 (启发式 )学习发展 ,获取解决问题的最佳结构中神经元数及神经元间的联接数随问题的变化而动态变化 ,克服了目前神经网络学习算法普遍存在的学习时间长、局部极小等问题。
In this paper,a new learning algorithm for neural networks is presented by the research on the principles and mechanisms of mankind learning and the analysis of the BP algorithm.This algorithm can solve such problems as neural network intelligent learning,structure optimization and local minima.
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2000年第3期6-9,17,共5页
Computer Engineering & Science
基金
国家自然科学基金资助项目 !( 692 85 0 0 5 )
关键词
神经网络
学习算法
启发式学习
优化
neural network
learning algorithm
heuristic learning
network optimization
