BP神经网络学习算法的联合优化

• 作者: 彭松 方祖祥
• 来源期刊: 电路与系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 Cauchy误差估计器:形态因子 非单调线性搜索法
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 字数: 4464字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-0249.2000.03.006

摘要

针对BP网络学习速度的缓慢性,本文提出了一种联合优化后的快速学习算法.其改进具体表现在以下方面:1)采用Cauchy误差估计器代替传统的LMS误差估计器;2)对常规的Sigmoid函数引入形态因子;3)采用非单调线性搜索法实现学习步长的自适应变化.最后,本文以模式分类、函数逼近和数据压缩的典型应用为例分别与标准BP和常规改进算法进行比较,验证了该算法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方祖祥	复旦大学电子工程系	69	381	9.0	15.0
2	彭松	复旦大学电子工程系	17	140	5.0	11.0