基于自适应学习速率的改进型BP算法研究

• 作者: 刘郑 李锵 杨甲沛 袁晓琳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 异或 自适应学习速率 反向传播
• 年，卷（期）: 2009,（11）
• 所属期刊栏目: 研究、探讨
• 页码范围: 56-58,66
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4526字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.11.017

摘要

从感知器的结构及学习规则无法执行异或问题出发,用神经网络中的BP网络来解决异或问题,消除了感知器的局限性,但BP算法在具体实现中常会出现一些问题,如:收敛速度缓慢且与其他参数存在较强的耦合关系,局部极小等.对此,从前馈神经网络的原理出发,提出了一种自适应学习速率因子方法,用于对BP算法的改进,并将改进后的算法用于二维XOR问题及多维XOR问题的学习中.仿真实验证明,改进后的算法可显著提高网络的学习速度,且学习过程具有良好的收敛性及较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李锵	天津大学电子信息工程学院	74	624	12.0	22.0
2	杨甲沛	天津大学电子信息工程学院	1	51	1.0	1.0
3	刘郑	天津大学电子信息工程学院	1	51	1.0	1.0
4	袁晓琳	天津大学电子信息工程学院	1	51	1.0	1.0