一种新型的混沌BP混合学习算法

• 作者: 张泰山 李祥飞 邹恩
• 来源期刊: 中南工业大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 前馈神经网络 混沌优化 BP算法 全局收敛
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 机电与信息工程
• 页码范围: 540-542
• 页数: 3页
• 分类号: TP11
• 字数: 2402字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-7207.2003.05.019

摘要

将一种新的快速BP(FBP)算法和混沌优化相结合,提出了混沌BP算法(CBP算法).FBP算法吸收了误差函数的非线性信息,大大加快了BP算法的收敛速度,但它仍然采用梯度下降法,不可避免地存在局部极小的缺陷.混沌动力学具有遍历性、随机性的特点.能在一定范围内按其自身规律不重复地遍历所有状态,将混沌优化搜索引入FBP算法中,形成一种新型的混沌BP算法.它既能较快地局部收敛,又能全局收敛,避免了陷入局部极小的可能性.CBP算法为多层前馈网络的全局性收敛学习提供了一种有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张泰山	中南大学信息科学与工程学院	102	1149	17.0	29.0
2	李祥飞	中南大学信息科学与工程学院	14	213	9.0	14.0
4	邹恩	中南大学信息科学与工程学院	19	268	10.0	16.0