BP神经网络算法的一种改进

为了减小标准BP算法中迭代次数并提高其收敛速度,提出了将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法,在误差寻优初期,首先采用标准BP算法进行迭代,每迭代一次的工作量较小、所需存贮量较少,且对初始点的要求不高。当寻优过程开始接近最优时,更改寻优算法,即使用DFP变尺度算法。最后,通过MATLAB实现。结果表明改进后的BP算法减少了迭代次数,提高了寻优的收敛速度。