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人工神经网络的一种改进的B-P学习算法及其应用
被引:4
作者
:
梁民
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0
机构:
国防科学技术大学电子技术系
梁民
孙仲康
论文数:
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机构:
国防科学技术大学电子技术系
孙仲康
机构
:
[1]
国防科学技术大学电子技术系
来源
:
系统工程与电子技术
|
1991年
/ 03期
关键词
:
神经网络;
+B—P算法;
+MB—P算法;
模式识别;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
学科分类号
:
摘要
:
本文首先简要地介绍了人工神经网络(以下简称神经网络)的B—P学习算法,继而分析了B—P算法收敛速度慢的内在原因,讨论一些加速B—P算法收敛的措施,提出了一种改进的B—P学习算法(MB—P)。将这种算法应用于两类含噪飞机图象目标识别系统,并进行了仿真实验。实验结果表明,MB—P学习算法的收敛速度比B—P算法的收敛速度快许多,而且分别用这两种学习算法训练的神经网络对目标具有大致相同的识别率。
引用
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页数:7
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