前馈神经网络的一种BP-阿当姆斯学习算法

• 作者: 衣治安 许少华
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 前馈神经网络 微分方程初值问题 数值解 Adams方法 学习算法
• 年，卷（期）: 2003,（z1）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 748-752
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2003.z1.038

摘要

针对神经网络学习问题,研究将微分方程数值解法--阿当姆斯法用于神经网络的权值修正.考虑BP算法在网络学习初始阶段误差函数下降速度较快,而阿当姆斯算法在网络学习后期具有较高学习精度的特点,给出了前馈神经网络一种BP与Adamas方法相融合的BP-Adamas结合算法.文中对BP算法、Adamas算法和BP-Adamas结合算法的性质进行了对比分析,并以随机模式识别和旋转机械故障自动诊断问题为例验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许少华	大庆石油学院计算机科学与工程学院	68	929	15.0	27.0
2	衣治安	大庆石油学院计算机科学与工程学院	25	233	9.0	14.0