一种改进型神经网络算法NN-LMBP

被引：4

作者：

鞠儒生

王学宁

刘宝宏

黄柯棣

机构：

[1] 国防科技大学机电工程与自动化学院

来源：

系统仿真学报 | 2007年 / 21期

关键词：

神经网络; Levenberg-Marquardt算法; 最近邻; 修剪;

D O I：

10.16182/j.cnki.joss.2007.21.027

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：

提出最近邻Levenberg-Marquardt误差反向传播神经网络算法。针对BP神经网络收敛速度慢的不足,利用Levenberg-Marquardt优化算法进行改进。同时为了提高神经网络的泛化能力,进一步基于最近邻算法对样本进行修剪。试验表明,与一般神经网络算法相比,NN-LMBP在改善神经网络泛化能力的基础上,有效地提高了神经网络收敛的速度。

引用

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页码：4857 / 4859+4863 +4863

页数：4

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