改进的BP神经网络在元器件建模中的应用

• 作者: 殷静
• 来源期刊: 电脑知识与技术（学术交流）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 MATLAB 非线性电子器件 动量参数
• 年，卷（期）: 2006,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 199-200,234
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2684字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2006.11.111

摘要

提出一种基于BP神经网络的非线性电子元器件建模的新方法.以具体实验数据为例,以MATLAB中的神经网络工具箱为工具,采用了改进的Bp神经网络,并对其设计方案进行了详细的分析说明,发现动量参数对训练次数影响很大,而学习率对它的影响很小;采用双隐含层比单隐含层训练更稳定,收敛的也更快速,同时给出了理想的学习方案.最后通过实验验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	殷静	安徽铜陵学院电气工程系	2	0	0.0	0.0