神经网络学习算法存在的问题及对策

• 作者: 刘庆平 刘涛 姜万录
• 来源期刊: 机床与液压
• 学科: 工学
• 关键词: 前馈神经网络 BP算法 智能优化算法 混合学习策略
• 年，卷（期）: 2003,（5）
• 所属期刊栏目: 设计与研究
• 页码范围: 29-32
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 5394字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3881.2003.05.010

摘要

BP算法是前馈神经网络训练中应用最多的算法,但其具有收敛慢和陷入局部极值的严重缺点.为了克服其缺点,近年来人们做了大量的工作.本文从改进的BP算法、智能优化算法、混合学习策略等方面评述了目前应用于前馈神经网络优化的算法,对各种算法的优缺点进行了分析,并给出克服现有算法缺陷的对策.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜万录	燕山大学机械工程学院	138	1777	24.0	35.0
2	刘涛	燕山大学机械工程学院	29	163	7.0	12.0
3	刘庆平	燕山大学机械工程学院	1	46	1.0	1.0