用于 BP 网络的样本添加法

被引：3

作者：

张晓明

孙宝元

机构：

[1] 大连理工大学机械工程系

[2] 北京石油化工学院

来源：

关键词：

神经网络；算法／BP网络；表决；样本添加法;

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：

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样本添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的．首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗余的表决问题．结果表明，该法的应用可以明显地提高ＢＰ网络的学习能力，而且，单一样本比成批样本的添加效果更好．

引用

页码：74 / 77

页数：4

共 4 条

[1] 前馈神经网络的新算法及其收敛性 [J].

高文忠，顾树生 ;

不详 .

杨大力，刘泽民 .

[3] 多层神经网络学习算法的研究 [J].

汤新梁 .

[4] 动态系统的故障检测与容错控制 [J].

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程炯 .