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一种改进的前馈神经网络BP学习算法 被引量：14
1
作者 刘显德 崔浩然 +1 位作者 李盼池 许少华 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2003年第1期51-54,共4页
针对前馈神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小问题 ,提出了一种改进的BP算法———变惯性因数和构造响应函数相结合的算法 .该算法在每一次校正连接权和阈值时 ,均按一定比例加上前一次学习时的校正量 ,同时构造出新响应函数 ,以提高网... 针对前馈神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小问题 ,提出了一种改进的BP算法———变惯性因数和构造响应函数相结合的算法 .该算法在每一次校正连接权和阈值时 ,均按一定比例加上前一次学习时的校正量 ,同时构造出新响应函数 ,以提高网络收敛速度 .仿真实验证明了该算法的有效性 . 展开更多
关键词 改进 前馈神经网络 BP学习算法 变惯性因数 收敛性
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