基于LMBP改进算法的神经网络结构优化

• 作者: 丘衍航 唐平 杨英 王越超
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 结构优化 LMBP算法 函数逼近 RAN算法
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 215-217
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3503字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.01.074

摘要

提出了一种基于增长法的神经网络结构优化算法.在函数逼近的BP神经网络中引入一种改进的BP算法(LMBP算法),通过二次误差下降与梯度下降,利用误差变化规律分析网络结构的优化程度,自适应地增加隐层神经元或网络层次,从而得到一个合适的网络结构.进行了仿真实验及该算法与RAN算法用于逼近函数的对比实验,实验结果表明了该算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐平	广东工业大学自动化学院	54	420	11.0	18.0
2	王越超	广东工业大学计算机学院	9	45	3.0	6.0
3	杨英	广东工业大学计算机学院	2	24	1.0	2.0
4	丘衍航	广东工业大学计算机学院	1	24	1.0	1.0