BP神经网络算法的一种改进

• 作者: 王青海
• 来源期刊: 青海大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 负梯度下降 Hesse矩阵 误差最优 权值修正
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 页码范围: 82-84
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 1672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-8996.2004.03.025

摘要

为了减小标准BP算法中迭代次数并提高其收敛速度,提出了将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法,在误差寻优初期,首先采用标准BP算法进行迭代,每迭代一次的工作量较小、所需存贮量较少,且对初始点的要求不高.当寻优过程开始接近最优时,更改寻优算法,即使用DFP变尺度算法.最后,通过MATLAB实现.结果表明改进后的BP算法减少了迭代次数,提高了寻优的收敛速度.