基于非线性预测的逆传播神经网络算法优化策略研究

• 作者: 丛丽晖 李常山 郑济仲
• 来源期刊: 沈阳航空工业学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 非线性预测 逆传播学习算法 优化
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 字数: 3227字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2002.04.011

摘要

逆传播神经网络算法是人工神经网络用于非线性预测的主要学习算法,它具有思路清晰、结构严谨、可操作性强等特点,但同时也存在预测精度低、收敛速度慢等问题.本文从神经网络模型的结构出发,对学习算法提出了一系列改进和优化措施,以加快网络的学习速度,并增加模型的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丛丽晖	沈阳航空工业学院计算机科学与工程系	23	60	5.0	7.0
2	李常山	沈阳航空工业学院计算机科学与工程系	9	46	3.0	6.0
3	郑济仲	沈阳航空工业学院计算机科学与工程系	3	2	1.0	1.0