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基于回归神经网络自适应快速BP算法
被引:6
作者
:
张丽红
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机构:
山西大学物理电子工程学院
张丽红
王艳
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机构:
山西大学物理电子工程学院
王艳
机构
:
[1]
山西大学物理电子工程学院
[2]
山西大学物理电子工程学院 山西太原
[3]
山西太原
来源
:
计算机测量与控制
|
2004年
/ 05期
关键词
:
回归神经网络;
BP算法;
仿真;
收敛速度;
D O I
:
10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2004.05.025
中图分类号
:
TP183 [人工神经网络与计算];
学科分类号
:
摘要
:
动态递归网络Elman网络结构简单,运算量少,适合于实时系统辨识。以Elman网络结构推导了在线学习算法。针对于传统BP算法会产生局部收敛和收敛速度慢等缺点,提出了一种改进的自适应BP算法,运用到回归神经网络,提高了在线学习的速度与收敛速度,仿真实验表明了此算法的有效性和快速性。
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页码:480 / 482
页数:3
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