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摘要:
目前,在交通 、农业以及相关数据挖掘等领域应用最为广泛的BP网络模型是较为重要的一种神经网络算法模型,但其性能一直达不到理想状态.BP神经网络收敛性 、预测精度一般,并且容易陷入局部最优解,这些缺点需不断改善.针对上述提到问题提出采用动态自学习影响因子和改进网络激活函数两者相结合的一种改进BP网络算法.实验表明,提出改进BP网络方案能够大幅度提升BP神经网络的收敛效率以及精度.
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文献信息
篇名 BP神经网络的双重优化的改进研究
来源期刊 广西师范学院学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 BP神经网络 动量因子 激活函数 交通事故预测
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 学术研究
研究方向 页码范围 60-65
页数 6页 分类号 TP391.41|TP183
字数 3209字 语种 中文
DOI 10.16601/j.cnki.issn1001-8743.2018.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王汝凉 广西师范学院计算机与信息工程学院 65 246 8.0 13.0
2 玄扬 广西师范学院计算机与信息工程学院 2 47 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
BP神经网络
动量因子
激活函数
交通事故预测
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广西师范学院学报(自然科学版)
季刊
1002-8743
45-1069/N
广西南宁市明秀东路175号
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