快速收敛的BP神经网络算法

被引：54

作者：

王赟松

许洪国

不详

机构：

[1] 山东理工大学交通与车辆工程学院

[2] 吉林大学交通学院山东济南

[3] 吉林长春

来源：

吉林大学学报(工学版) | 2003年 / 04期

关键词：

神经网络; LMBP算法; LevenbergMarquardt最优化方法;

D O I：

10.13229/j.cnki.jdxbgxb2003.04.018

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

以标准BP算法为基础,应用Levenberg Marquardt最优化方法,提出了一种快速收敛的BP算法———LMBP算法。经实验验证并与标准BP算法及其它改进形式比较,LMBP算法大大提高了收敛速度,而且性能稳定。这为BP神经网络应用于实时性要求高的场合(如在线检测)提供了算法基础。该算法的缺点是计算量大,所需计算机内存大,不适合大型网络的计算。

引用

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