前馈神经网络快速算法及其应用

被引：2

作者：

朱明星

方斌

张德龙

机构：

[1] 安徽大学自动化系!安徽合肥

[2] 安徽大学电子工程与信息科学系!安徽合肥

来源：

合肥工业大学学报(自然科学版) | 2000年 / 05期

关键词：

多层前馈神经网络; 快速算法; Oja规则; δ规则; 系统辨识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

针对现有前馈神经网络学习算法的缺陷 ,提出一种前馈神经网络的快速学习算法。该算法是基于无监督学习中的主元分析算法的 Oja规则和监督学习中δ规则的。与现有同类算法相比 ,该算法简化了学习过程 ,计算量小 ,有更快的学习收敛速度和更高的收敛精度 ,较适用于快速学习的系统辨识和其他应用。系统辨识的仿真实例表明了该算法的优良性能。

引用

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