基于Bayesian正则化算法的非线性函数拟合

被引：6

作者：

陈黎霞

裴炳南

机构：

[1] 郑州大学信息工程学院

[2] 郑州大学信息工程学院河南郑州　

[3] 河南郑州　

来源：

关键词：

BP神经网络; 贝叶斯正则化(BayesianRegularization)算法; 函数拟合;

D O I：

10.13537/j.issn.1004-3918.2005.01.008

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

为克服常规BP算法在解决非线性函数拟合时泛化能力不强的问题,本文研究了用贝叶斯正则化算法来提高网络泛化能力的问题,结果表明在相同网络规模或误差条件下,Bayesian正则化算法泛化能力明显优于基本BP算法及其它改进的BP算法,且收敛速度较快,拟合效果好。

引用

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