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一种快速收敛的改进BP算法的研究
被引:6
作者
:
王根达
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机构:
北京科技大学信息工程学院
王根达
刘贺平
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北京科技大学信息工程学院
刘贺平
王允建
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机构:
北京科技大学信息工程学院
王允建
机构
:
[1]
北京科技大学信息工程学院
来源
:
计算机仿真
|
2008年
/ 06期
关键词
:
神经网络;
均方误差;
梯度下降;
快速收敛;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP18 [人工智能理论];
学科分类号
:
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要
:
在分析普通BP算法的基础上提出了一种改进的BP算法(MBP),用以克服普通BP算法收敛速度慢、易陷入局部最小点的缺点。算法的核心是改变Sigmoid函数的微分表达式,加入幂因子S和R,用以提高网络输出误差项在整个目标函数中的相对影响。收敛性分析表明,MBP算法保持了普通BP算法的梯度下降特性,但具有更快收敛速度和更好的收敛精度,并且可跳出局部最小点。通过对一个非线性系统的模型辨识仿真实验,直观上证明了该算法的有效性和可行性。
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页码:161 / 163+172 +172
页数:4
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2001,
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[3]
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