广义同余神经网络及BP神经网络的比较研究

• 作者: 余贞侠 刘培培 邹书蓉 鄢田云
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 神经网络 广义同余 反向传播
• 年，卷（期）: 2008,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 408-410,449
• 页数: 4页
• 分类号: TP11
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.02.026

摘要

从神经网络的结构、激励函数、权值调整算法等方面对三种广义同余神经网络(generalized congruence neural network,GCNN)及传统BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)的异同点进行了比较和研究.通过对正弦函数的逼近性能比较,表明最新改进的第三种GCNN既继承了前两种GCNN收敛速度快的优点,又具有传统BPNN稳定性好的优点;既克服了前两种GCNN不稳定性的缺点,又克服了传统BPNN收敛速度慢的缺点.采用分段线性激励函数有利于GCNN的推广应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹书蓉	成都信息工程学院计算机系	24	108	7.0	9.0
2	刘培培	西南交通大学信息科学与技术学院	5	25	3.0	5.0
3	余贞侠	成都信息工程学院计算机系	4	12	2.0	3.0
4	鄢田云	成都信息工程学院计算机系	3	12	2.0	3.0