一种基于改进的BP神经网络

BP神经网络是多层前馈网络，是迄今为止应用最广泛的神经网络，具有很强的非线性逼近能力以及自适应、自学习能力。但是基本BP算法是基于误差梯度下降的算法，对大多数实际应用而言收敛太慢，针对这些不足本文提出了一种新的BP改进算法一附加动量项算法。附加动量法可以使BP算法避免陷入局部极小，有效地减小了迭代次数和训练时间。