BP神经网络算法的改进及收敛性分析

• 作者: 谢立春
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 网络算法 BP神经网络 共轭梯度法
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 算法分析与研究
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6199.2007.03.014

摘要

研究BP神经网络的数学理论,详细分析几种流行的BP神经网络学习算法的优缺点.针对一般BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷,受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引,提出基于改进共轭梯度法的BP算法.从理论方面对算法进行深入的分析,介绍算法的详细思路和具体过程.并将算法训练后的BP神经网络运用到函数逼近中去.仿真结果表明,这种改进方案确实能够改善算法在训练过程中的收敛特性,而且提高收敛速度,取得令人满意的逼近效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢立春	浙江工业职业技术学院机电工程系	20	68	4.0	8.0