基于BP网络的一种改进算法及仿真

• 作者: 刘旭政 刘昌鑫 吴兰英 李金忠 王博 罗超 陶黄林
• 来源期刊: 井冈山大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 BP神经网络 BP算法
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 37-39
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2125字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8085.2009.05.010

摘要

针对BP网络存在收敛速度慢及目标函数容易陷入局部极小值的缺点,本文研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.最后提出了一种提高BP网络学习速度的新方法,即自适应调整学习率和下降梯度.仿真结果表明,该方法大大地提高了收敛速度,而且算法简单、易行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昌鑫	井冈山大学信息科学与传媒学院	42	203	9.0	12.0
2	罗超	井冈山大学现代教育技术中心	32	79	5.0	8.0
3	李金忠	井冈山大学信息科学与传媒学院	47	284	8.0	15.0
4	刘旭政	华东交通大学土木建筑学院	19	80	6.0	8.0
5	王博	井冈山大学信息科学与传媒学院	27	49	4.0	5.0
6	吴兰英	井冈山大学信息科学与传媒学院	6	85	3.0	6.0
7	陶黄林	井冈山大学数理学院	8	15	2.0	3.0