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神经网络中克服局部最小的BP-EP混合算法 被引量：5
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作者 陈小平 石玉 于盛林 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2001年第12期1460-1463,共4页
人工神经网络在很多领域有着成功的应用 .神经网络有许多学习算法 ,BP算法是前向多层神经网络的典型算法 ,但 BP算法有时会陷入局部最小解 .进化规划 (EP)是一种随机优化技术 ,它可以发现全局最优解 .当网络学习过程陷入局部最小时 ,利... 人工神经网络在很多领域有着成功的应用 .神经网络有许多学习算法 ,BP算法是前向多层神经网络的典型算法 ,但 BP算法有时会陷入局部最小解 .进化规划 (EP)是一种随机优化技术 ,它可以发现全局最优解 .当网络学习过程陷入局部最小时 ,利用 EP确定 BP算法中的学习速率 ,使学习过程逸出局部最小 . 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 进化规划 bp-ep混合算法
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