一种功能分区的BP神经网络结构设计方法

• 作者: 乔俊飞 张昭昭 杨刚
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 功能分区 权值搜索空间 知识积累
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1659-1664
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

针对全连接BP网络在解决大规模复杂问题时存在的收敛速度缓慢等问题,提出一种功能分区的BP网络结构模式.利用RBF神经元的物理特性对输入样本空间进行分解,并将分解后的样本送给不同的子BP网络学习.与全连接BP网络相比,降低了网络在学习过程中的权值搜索空间,提高了学习速度,改善了网络泛化性能,体现了人脑在学习过程中的知识积累特征.对三维墨西哥草帽函数逼近和双螺旋分类的实验结果表明,该网络能够解决全连接BP网络不能有效解决的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	乔俊飞	北京工业大学电子信息与控制工程学院	181	1883	22.0	31.0
2	杨刚	北京工业大学电子信息与控制工程学院	5	40	3.0	5.0