一种前馈过程神经元网络初始化方法及改进学习算法

分析了前馈过程神经元网络初始化对其训练速度的影响。提出了一种前馈过程神经元网络初始化方法,该方法将阈值初始化为时间积分运算的均值,可消除网络初始化不当的影响。提出了改进的网络学习算法,采用与初始化相似的方法修正阈值,可加快前馈过程神经元网络的训练速度。以时变信号分类为例,仿真验证了初始化方法及改进学习算法的正确性和有效性。