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摘要:
针对BP神经元网络训练过程中收敛速度缓慢,易陷入局部极值的缺点,提出了通过划分权值空间寻找最小极值区域,在此基础上并行化BP算法的二次并行搜索策略,并将此策略应用于医药物流系统的销售趋势预测.实验证明该算法能快速找到全局最小,并在大样本集的情况下,训练速度有显著提高.
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文献信息
篇名 一种新的BP算法并行策略
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 人工神经网络 BP算法 并行训练 PVM
年,卷(期) 2005,(8) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 148-150
页数 3页 分类号 TP183
字数 4135字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2005.08.055
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 熊忠阳 重庆大学计算机学院 135 2447 25.0 44.0
2 胡月 重庆大学计算机学院 19 141 7.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
BP算法
并行训练
PVM
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
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317027
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