一种可调参数前馈神经网络的快速学习算法

• 作者: 宋彦坡 张建智 彭小奇 王文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 可调参数 神经网络 模拟退火法 权值平衡 快速学习算法
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 187-189
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 3040字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.08.066

摘要

针对传统BP神经网络权值算法速度慢、易陷入局部极小等缺陷,在权值平衡算法的基础上,提出了一种激励函数参数可调的前馈神经网络,并给出了相应的权值和参数快速学习算法.该算法运用该文提出的非单调启发式模拟退火搜索法实现网络权值和参数的快速搜索.实验表明,该算法不仅能明显提高网络的学习速度,而且可较好地避免学习过程陷入局部极小点而导致学习失败.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭小奇	中南大学能源科学与工程学院	112	1229	18.0	30.0
2	宋彦坡	中南大学能源科学与工程学院	39	235	8.0	12.0
3	张建智	中南大学能源科学与工程学院	26	133	6.0	11.0
4	王文	中南大学能源科学与工程学院	11	100	5.0	10.0