基于Metropolis准则的BP神经网络学习算法研究

• 作者: 张洪才 潘泉 王峰 田启川
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Metropolis准则 神经网络 模拟退火
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 控制理论与应用
• 页码范围: 15-17
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2500字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2003.05.005

摘要

本文针对BP神经网络训练学习过程中,连接权在调整时容易陷入局部极小使得进一步调整失去作用的问题,提出了一种有助于提高BP神经网络逼近精度的方法--基于Metropolis准则的神经网络学习算法.该算法整体采用传统的BP算法,但在一定条件下依据概率进行连接权的调整,使权值以一定的概率跳跃,跳出局部极小区,最终达到全局极小.仿真结果表明了这一算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘泉	西北工业大学自动控制系	544	9437	45.0	77.0
2	张洪才	西北工业大学自动控制系	243	5379	38.0	64.0
3	田启川	西北工业大学自动控制系	13	207	9.0	13.0
4	王峰	西北工业大学自动控制系	60	537	14.0	20.0