多层感知器的一种快速网络训练法及其应用

从多层感知器原理分析出发，提出一种自适应学习速率因子方法，用于对多层感知器中ＢＰ算法的改进，并将改进算法用于ＸＯＲ问题的学习及某分类器实例样本的学习。仿真结果表明，改进的ＢＰ算法可显著加速网络训练速度，学习过程具有较好的收敛性和较强的鲁棒性。

基于自适应学习速率的模糊神经网络控制器

针对模糊神经网络控制器中很难确定一个最佳学习速率的问题,将带有动量因子的自适应学习速率BP算法引入模糊神经网络控制器中。采用模糊推理自适应调节学习速率,同时引入动量因子,提高系统的收敛速度,并基于Lyapunov定理给出了系统稳定的证明过程。针对同一数学模型,用Matlab编程仿真3种方法的实验结果表明:优化后的模糊神经网络控制器较普通模糊神经网络控制器和模糊控制器具有更优越的控制性能。

多层感知器在机械故障诊断中的应用

提出一种动态调整学习率和附加梯度变化量与动量项相结合的权值优化方法,同时引入绝对误差函数用于对多层感知器中BP算法的改进,并将改进算法用于旋转机械故障诊断实例样本的学习。仿真结果表明,改进的BP算法可显著加速网络训练速度,学习过程具有较好的收敛性,并能正确地诊断出存在的故障,具有一定的实用价值。