基于反馈调控参数的BP学习算法研究

被引：4

作者：

苏小红

王亚东

马培军

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院

[2] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨

[3] 黑龙江哈尔滨

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2005年 / 10期

关键词：

多层前馈网络; 误差反向传播学习算法; 饱和区域问题;

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：

为解决经遗传算法优化后的BP网络极易陷入饱和区域而导致网络学习停滞的问题,基于神经生理解剖学关于神经电位脉冲发放系统和神经递质系统的耦合机理,提出一种改进的基于反馈调控参数的BP学习算法,通过反馈调控参数对神经元的节点输出进行扰动,避免学习过程中发生权值调整量趋于0的问题,从而解决经遗传算法优化后的BP网络容易出现的饱和区域问题.仿真实验结果表明,该方法能有效克服饱和区域引起的学习停滞问题,提高BP网络对遗传算法优化结果的精确定位能力,而且还具有收敛速度快和稳定性好的优点和在较大权值空间中的寻优能力.

引用

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页数：4

共 5 条

[1]

神经计算智能基础.[M].靳蕃编著;.西南交通大学出版社.2000,

[2]

脑的高级功能与神经网络.[M].黄秉宪编著;.科学出版社.2000,

[3]

人工神经网络与模拟进化计算.[M].阎平凡;张长水编著;.清华大学出版社.2000,

[4] 基于进化稳定策略的遗传算法 [J].