基于三次收敛LM算法的神经网络研究

• 作者: 尚赛花 郭秀才
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 仿真 最优化算法 LM算法
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 271-274
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.01.073

摘要

为了解决传统神经网络实际应用中计算复杂、耗时过长等问题，在LM（Levenberg-Marquardt）算法的基础上，结合数学最优化理论，找出三次收敛的改进型LM算法，且将其应用于BP神经网络。利用一组火灾现场数据，通过Matlab仿真对改进型LMBP算法和标准LMBP算法从收敛时间和仿真曲线拟合度两方面进行比较。结果表明改进型LMBP算法在收敛时间和拟合度两方面都有更好的效果，且该算法具有一般性，可以通过获取国民生产中各种应用场景的样本，采用该算法进行预测，更好地指导生产。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭秀才	西安科技大学电气与控制学院	23	113	6.0	10.0
2	尚赛花	西安科技大学电气与控制学院	3	7	1.0	2.0