BP学习算法的改进与应用

• 作者: 刘斌 李敏生
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 软件模拟 模块化神经网络编程 局部极小
• 年，卷（期）: 1999,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与控制
• 页码范围: 721-724
• 分类号: TP273.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0645.1999.06.014

摘要

目的对BP学习算法中存在的大量局部极小点以及收敛速度慢问题进行研究并提出相应的改进方案.方法采用类似模拟退火算法调整网络权值修改量η和动量项α以及对学习样本进行按类划分.结果使用改进后的BP算法对480个学习样本进行学习,识别率从70%提高到95%,学习时间从4h下降到30min左右.结论算法的改进提高了识别率并降低了学习时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘斌	北京理工大学计算机科学与工程系	18	244	5.0	15.0
2	李敏生	北京理工大学计算机科学与工程系	3	132	2.0	3.0