基于Metropolis准则的BP神经网络学习算法研究

被引：13

作者：

田启川

潘泉

王峰

张洪才

机构：

[1] 西北工业大学自动控制系

来源：

自动化技术与应用 | 2003年 / 05期

关键词：

Metropolis准则; 神经网络; 模拟退火;

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：

本文针对BP神经网络训练学习过程中 ,连接权在调整时容易陷入局部极小使得进一步调整失去作用的问题 ,提出了一种有助于提高BP神经网络逼近精度的方法———基于Metropolis准则的神经网络学习算法。该算法整体采用传统的BP算法 ,但在一定条件下依据概率进行连接权的调整 ,使权值以一定的概率跳跃 ,跳出局部极小区 ,最终达到全局极小。仿真结果表明了这一算法的有效性

引用

页码：15 / 17

页数：3