针对 BP算法收敛速度慢、存在易于陷入局部极小值等缺点,不能有效地搜索到全局极小点。通过联合优化方法改进标准BP 算法,即通过黄金分割法动态调整学习系数:对 S 函数引入状态系数并进行分段;误差函数采用绝对和相对逼近精度相结合的...针对 BP算法收敛速度慢、存在易于陷入局部极小值等缺点,不能有效地搜索到全局极小点。通过联合优化方法改进标准BP 算法,即通过黄金分割法动态调整学习系数:对 S 函数引入状态系数并进行分段;误差函数采用绝对和相对逼近精度相结合的方法。实验表明在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能。展开更多
文摘针对 BP算法收敛速度慢、存在易于陷入局部极小值等缺点,不能有效地搜索到全局极小点。通过联合优化方法改进标准BP 算法,即通过黄金分割法动态调整学习系数:对 S 函数引入状态系数并进行分段;误差函数采用绝对和相对逼近精度相结合的方法。实验表明在一定程度上避免了学习中的局部极小问题,提高了学习效率,改进了网络的性能。