一种改进的人工神经网络学习算法及其在超声检测中的应用

• 作者: 刘镇清
• 来源期刊: 声学技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 学习算法 改进 超声检测
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 179-181
• 页数: 3页
• 分类号: TB553
• 字数: 2677字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3630.2000.04.008

摘要

本文用多层感知器(MLP)与误差反向传播算法(error back-propagation algorithm)构造训练人工神经网络,提出了新的误差反向传播改进算法.试验结果表明,改进的BP算法收敛速度较之常规BP算法明显加快,因而在工业现场的超声检测领域有广阔应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘镇清	同济大学声学研究所	55	1403	20.0	37.0