前馈神经网络快速算法及其应用

• 作者: 张德龙 方斌 朱明星
• 来源期刊: 合肥工业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 多层前馈神经网络 快速算法 Oja规则 δ规则 系统辨识
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 页码范围: 735-739
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 3573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-5060.2000.05.028

摘要

针对现有前馈神经网络学习算法的缺陷,提出一种前馈神经网络的快速学习算法.该算法是基于无监督学习中的主元分析算法的Oja规则和监督学习中δ规则的.与现有同类算法相比,该算法简化了学习过程,计算量小,有更快的学习收敛速度和更高的收敛精度,较适用于快速学习的系统辨识和其他应用.系统辨识的仿真实例表明了该算法的优良性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方斌	安徽大学自动化系	20	102	7.0	9.0
2	张德龙	安徽大学电子工程与信息科学系	9	470	7.0	9.0
3	朱明星	安徽大学自动化系	47	609	8.0	24.0