BP改进算法在哮喘症状-证型分类预测中的应用

• 作者: 朱习军 董国华 陈亚楠
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 竞争学习 学习率自适应 CAL-BP算法 哮喘症状-证型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 智能技术
• 页码范围: 215-219
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 2546字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2017.01.040

摘要

针对BP算法学习率需要人为不断调试且收敛速度慢的缺点,通过对其算法性能进行分析,提出一种基于竞争学习与学习率自适应的改进BP算法,即CAL-BP算法.将改进算法用于哮喘症状-证型的分类预测实验中,将BP算法与CAL-BP算法对哮喘症状-证型数据的训练效果做了对比,实验结果表明,采用改进的CAL-BP算法训练数据时收敛速度更快,识别率更高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈亚楠	青岛科技大学信息科学技术学院	5	21	3.0	4.0
2	朱习军	青岛科技大学信息科学技术学院	28	61	4.0	5.0
3	董国华	青岛科技大学信息科学技术学院	7	23	3.0	4.0