BP神经网络的C++实现及讨论

• 作者: 李振坤 邓静 马传松
• 来源期刊: 微机发展
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 样本 权系数 学习效率 归一化
• 年，卷（期）: 2003,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 93-96
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3249字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2003.07.036

摘要

通过C++构造出一个五层的BP神经网络,在满足相对误差要求的情况下,实现了指定样本函数的功能.并针对学习效率和权系数修正常数对算法做了改进,有效地加快了收敛速度.最后讨论了当样本函数中y值非[0,1]区间时,样本的归一化问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振坤	广东工业大学计算机学院	91	751	16.0	23.0
2	马传松	广东工业大学计算机学院	3	30	3.0	3.0
3	邓静	广东工业大学计算机学院	6	80	5.0	6.0